El cambio de la calidad del agua puede reflejar los indicadores importantes de la medición del entorno ecológico. El vertido de aguas residuales es un importante factor de contaminación medioambiental. El establecimiento de un modelo eficaz de predicción ecológica del agua puede detectar cambios en el sistema del entorno ecológico de forma rápida y eficaz. Con el fin de detectar la alta tasa de error y la mala convergencia del modelo de predicción de la demanda química de oxígeno (DQO) ecológica del agua, combinando el modelo de máquina de aprendizaje límite (ELM) y el algoritmo de optimización de ballenas, se mejora el CAWOA mediante la estrategia de búsqueda de caos sin, mientras que el ELM optimiza los parámetros del algoritmo para mejorar la velocidad de convergencia, mejorando así el rendimiento de generalización del ELM. En el CAWOA, los resultados de optimización global del ELM se mejoran introduciendo una estrategia de búsqueda sin caos y pesos de inercia adaptativos. Sobre esta base, se establece el modelo de predicción de DQO de CAWOA-ELM y se compara con algoritmos similares utilizando el ELM optimizado para predecir la DQO ecológica del agua en una región. Finalmente, a partir de los resultados experimentales del algoritmo CAWOA-ELM, éste tiene un excelente efecto de predicción y valor de aplicación práctica.
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