本文以城市供水系统为对象,利用神经网络提出了适用于供水负荷预测的DM-RBF 算法,并与其它神经网络相比后,发现该算法具有良好的性能。在泵站的优化调度中,在DM-RBF 建立的预测模型基础上,结合泵站的运行特点和优化运行要求,利用演化算法对单个时段的优化调度模型进行求解,并取得较好的节能效果。同时简单讨论了管网的水力模拟,管网事故处理,并找到一种处理给水管网多事故点的方法,通过相互影响的多事故点和给水管网之间的关系,确定阀门关闭方案。在论文中,利用ActiveX 技术,讨论了通用开发语言Borland Dephi 和Matlab 之间的混合编程,利用Matlab 强大的计算功能,实现供水系统的水量预测和泵站的优化调度。以组件式GIS 的应用系统为背景,借助于面向对象技术和COM 的技术,讨论和分析了组件式GIS 的实现方案,运用Delphi 和组件式GIS工具软件MapInfo MapX 集成开发供水智能优化调度系统。建立一个集成预测和调度功能的智能系统。