水质指数（WQI）是评价地表水质量最常用的指标。传统的WQI计算非常耗时，并且在推导子指数时经常产生错误。在这方面，使用四种独立算法（随机森林（RF）、额外树回归（ETR）、梯度提升回归（GBR）、xgboost）和五种新的混合集成算法（AdaBoost+RF、AdaBoost+ETR、AdaBoost+GBR、AdaBoost+xgboost和叠加混合模型）预测香港林村河的WQI值。收集了1987年至2019年香港大埔区下游TR12监测站的数据，并利用Pearson相关系数构建了11个不同的输入参数组合。数据按73分为训练数据集数据集和测试数据集，并使用了五种统计和视觉评价指数评价模型。结果表明，生化需氧量（BOD）和化学需氧量（COD）对WQI值的预测影响最大，叠加混合模型的性能最好。