中文摘要：

采用人工神经网络等三种方法对管网用水量进行了预测研究，90%以上误差低于5%。采用宏观模型对各种运行状态，用多变量回归分析法作出管网运行状态的模拟，对管网中各关键点的压力预测80%以上误差低于5%。采用多目标函数，混合变量的模型用数学规划算法以及遗传算法求解管网运行的优化调度，编程并考核计算，达到良好的结果。结合管网信息资料特点建立了供水管网信信息系统，提高信息资源的共享度并为各级提供有力的决策支持手段，经使用效果良好。在此基础上扩大到全部企业的业务范围，建立了全公司的产、供、销和运行的信息管理系统。经过一年多满意运行，取得了很好的经济效益和社会效益。以上研究内容和成果一般都按期完成，个别提前或超额。

结论摘要：

采用人工神经网络等三种方法对管网用水量进行了预测研究，90%以上误差低于采用宏观模投愿髦衷诵凶刺枚啾淞炕毓榉治龇ㄗ鞒龉芡诵凶刺哪Ｄ猓怨芡懈鞴丶愕难沽υげ?0%以上误差低于5%。采用多目标函数，混合变量的模型用数学规划算法以及遗传算法求解管网运行的优化调度，编程并考核计算，达到良好的结果。结合管网信息资料特点建立了供水管网信息系统，提高信息资源的共享度并为各级提供有力的决策支持手段，经使用效果良好。在此基础上扩大到全部企业的业务范围，建立了全公司的产、供、销声匿迹和运行的信息管理系统。经过一年多的满意运行，取得了很好的经济效益和社会效益。以上研究内采用人工神经网络等三种方法对管网用水量进行了预测研究，90%以上误差低于采用宏观模容和成果一般都按期完成，个别提前或超额。