水是人民生活和社会生产的必需品，是社会经济发展的重要保证，由于水的不可替代性，牵动着城市各行各业、千家万户，所以城市供水一直是经济发展和人民生活的重要基础设施，具有极重要的地位。随着我国经济的发展，人们对供水企业的要求提出了更高的需求，如何更高效、更安全、更科学地优化运行和管理，是我国目前供水企业所面临的重要课题。　　 本文综合运用优化理论、预测理论和统计学方法，结合生产实际，对目前我国城市供水企业优化运行过程中面临的几个共性关键问题进行了系统研究，论文的主要研究内容及成果如下：　　 1)根据时用水序列的变化规律和特点，以基于结构风险最小化原则的支持向量机(SVM)模型为基础来预测时用水量，通过针对各训练样本重要性的不同，给出为样本惩罚系数加不同权重的改进支持向量机模型。在加相应权重过程中，即考虑了预测样本与训练样本的相似程度，同时又考虑了模型训练样本的时效性。通过权重系数对惩罚系数的合理修正，使得模型预测精度得到优化。在对某水厂供水区域的用水特点进行详细分析的基础上，给出了基于改进模型的调度时用水量预测方法，详细描述了在模型应用过程中的关键技术、具体实施步骤和实现的算法，最后通过实际数据对某水务公司的时用水量进行了预测，并与基于标准支持向量回归方法的时用水量预测进行了对比，结果表明基于改进支持向量回归模型预测供水系统时用水量时结果较为理想，具有较强的泛化能力。　　 2)针对多水源供水系统的一级优化调度问题，建立了以制水成本和泵站电耗为目标函数，供需水量差、各泵站日供水能力、各泵站出水压力范围和各测压点服务水头范围为约束条件，以各泵站流量和压力为决策变量的供水系统一级优化调度模型；同时提出一种基于改进矢量距的免疫算法对该模型进行求解，分别对改进免疫算法的各要素进行分析研究并给出了算法的详细求解步骤，最后结合实例，得出优化调度方案，与经验调度方案进行对比，节能效果明显，表明改进的免疫算法具有良好的搜索性能，是解决供水系统一级优化调度问题的有效方法，具有很强的实用性。　　 3)根据水厂二级泵房优化调度的特点，建立了多时段多机组优化调度模型，同时提出水泵机组优化组合自适应遗传算法(AGA)，对水泵机组优化组合自适应遗传算法的编码规则、种群初始化、适应度函数、遗传操作等进行了认真的研究和探讨，把多时段的最优化问题简化为各个时段的最优化问题，逐时段优化求解。文中还根据某供水厂二级泵房机组情况，对水厂二级泵房多时段多机组组合优化进行仿真研究。通过访真对某市供水厂二级泵房的水泵机组进行优化生产调度，并将仿真结果与人工经验调度相比较，在维持现有设备的状况下，取得了令人满意的效果。　　 4)针对自来水厂加药混凝过程是大滞后、非线性和时变的复杂动态系统，对这一过程进行机理模型分析往往非常困难的特点，采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对这一过程进行软测量建模研究，通过具有在线遗忘和滚动优化策略的时间窗机制，给出了沉淀池出水浊度预测模型,通过实际应用表明建立的预测模型较好地预测了沉淀池出水浊度,拟合误差小,推广性能好,可以用于加药混凝过程优化控制中。　　 5)针对在管网事故状态下快速诊断及应用于管网的状态估计的目的,提出了一种管网SCADA系统测压点优化布置的方法,其一是测点能有效监测爆管事故(如爆管)的发生；其二是根据测点处的水压波动能很快判断爆管的大体位置。通过建立数学模型作为选择最优侧压点的标准,基于整数编码自适应遗传算法对模型进行求解,求解过程中为了解决遗传操作中遇到的编码重复问题,改进了交叉、变异算子,增强了方法的高效性。最终算例证明,结合灵敏度值加离散分析的改进算法在进行测点优化问题求解时能快速得到优化结果,运行时间很短,具有一定的高效性,且方法应用起来方便、快捷。　　 6)针对现有常用管网余氯预测统计学方法的不足,提出了基于核偏最小二乘(KPLS)回归模型的管网余氯预测方法。该方法利用偏最小二乘(PLS)回归解决样本高度相关性问题,通过核函数映射来解决管网余氯变化非线形问题。通过具体实例,详细描述了建模的关键步骤,并将预测结果与多元线性回归法、普通偏最小二乘回归法和人工神经网络法进行对比,结果表明该方法预测误差较小,同时预测模型也更为稳定,达到了实用的目的。　　 本文所研究的内容均是我国供水企业目前所要解决的问题,得出的研究成果,已经在供水企业的生产运行中或通过数据仿真得到了验证,对国内其他供水企业优化运行具有重要的参考和推广价值。