河流水质实时评价技术对当前河流水资源管理和保护具有重要意义。本文以淮河水质为例，利用粒子群优化的极限学习机（Particle Swarm Optimization-Extreme Learning Machine，PSO-ELM）分类算法对淮河水质进行类别判定。在极限学习机（ELM）分类算法中随机给定输入权值矩阵和隐含层偏置，需要较多的隐含层节点才能达到所需的精度要求，隐含层节点过多易于出现过拟合现象并增加算法的计算量。本文利用粒子群算法(PSO)优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏置，计算输