城市供水管网系统是一个城市的命脉,供水管网主要是将符合国家标准的水安全的输送到各个用户,从而满足用户对供水的水量、水压、水质的要求。在满足以上要求的前提下,如何使供水管网在最小的供水成本下进行安全、高效的运行,最大程度的减小供水成本,已经成为各供水企业关注的首要问题。基于以上问题,城市日用水量预测以及管网监测点(水压、水量、水质)的优化布置问题得到了专家学者们的高度重视。影响城市用水量的因素,总体上可归结为社会经济因素和天气、气候因素(诸如降雨、阴晴、气温)两大类。以表3-1A区日用水量为原始数据,运用单指数平滑法、自适应单指数平滑法、二次曲线指数平滑法、灰色模型、BP神经网络等方法,分别建立城市日用水量预测模型,编制C++程序对短期日用水量进行预测,分析研究每种模型的预测精度,并对每种模型的优缺点进行了对比说明,综合考虑各方面的因素,最终确定BP神经网络为本课题的最优城市日用水量预测模型。根据国内外关于供水管网监测点优化布置的方法,通过对A区供水管网模型进行分析研究,选取基于反映节点流量变化和管网节点水压分布的两种方法进行了压力监测点的优化布置;采用节点覆盖水量法和节点水龄值法进行了水质监测点的优化布置;利用灵敏度法和有效监测范围的管段流量法进行了流量监测点的优化布置。