环境科学领域中，重金属的浓度预测一直是一个备受关注的研究方向。本文聚焦于探讨极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）与MATLAB工具在重金属浓度预测模型中的协同作用。通过对相关案例的深入分析，我们发现极限学习机在处理大规模数据时表现出色，而MATLAB的灵活性为模型设计与优化提供了便利。这种结合使得我们能够更准确地预测复杂环境中的重金属浓度，为环境科学研究提供了有力支持。