基于广义宽度学习系统的地下水潜力预测方法

本发明公开了一种基于广义宽度学习系统的地下水潜力预测方法，属于地下水领域。该预测方法包括以下步骤：S1：数据收集与数据处理；S2：建立BLS模型；S3：引入WBLS；S4：建立混沌麻雀算法CSSA模型；S5：建立CSSA‑WBLS模型。本发明应用和改进宽度学习系统BLS来更有效地预测地下水潜力，尤其是解决常见的数据不平衡问题以及数据中的异常值和噪声问题；开发出了基于CSSA的加权宽度学习系统（CSSA‑WBLS），该新系统不仅继承了WBLS在处理数据不平衡方面的优势，还通过CSSA优化了参数搜索，极大地提高了地下水潜力预测的精度和效率。