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研究城市供水系统安全运行调度技术与方案，对于在满足用户供水压力、流量、水质要求的前提下，降低生产的直接成本和间接成本，提高供水系统生产和输送过程的安全性、稳定性具有重要应用价值和研究意义。本文以西北某城市给水管网为研究背景，开展城市供水系统优化调度研究，主要研究内容如下： (1)在分析城市管网用水量变化规律和影响因素的基础上，构建了四种时用水量预测模型，其分别为：基于ELman神经网络的时间序列预测模型；基于ELman神经网络的回归分析预测模型；基于支持向量机的时间序列预测模型；基于支持向量机的回归分析预测模型。将西北某城市时用水量历史数据划分为训练样本和测试样本，预测结果表明，四种模型测试样本的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为：2.75％，4.46%，3.69%，4.01%，其中基于Elman神经网络时间序列预测模型预测精度最高。 (2)对标准BP算法进行改进，通过改变权值修正量及自动调节学习率来克服传统BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小解的缺陷，结合我国实际和西北某市供水系统的特性，建立了基于改进的BP神经网络给水管网宏观模型，它不必考虑全管网络节点及管段的所有状态参数和结构参数，只需将各个水厂的流最作为输入，测压点压力及水厂的出厂压力作为输出。利用历史数据来验证模型，输出结果的相对误差均小于10%，表明模型具有较高的精度。 (3)采用分级寻优建立了以各水厂运行费和制水成本之和最小为目标函数，以各水厂出厂流量为决策变量的两级优化调度模型，利用遗传算法求解一级优化调度模型，确定各水厂最优出水量和出厂压力。利用隐枚举法求解二级优化调度模型，确定最优开泵方案，以满足一级优化调度模型的最优出水量和出厂压力的要求。 (4)根据西北某市给水管网的实际数据，运用本文建立的城市供水系统优化调度模型，获得了西北某市给水管网的优化调度方案，优化调度方案比经验方案节省1.64%的费用。