本文从我国供水管网的实际状况出发，系统地讨论了适合我国国情的神经网络技术在供水管网预测和调度中的应用研究，主要进行了如下几个方面的工作： 以城市供水系统为对象，利用神经网络开发了适用于供水负荷预测的DM-RBF算法。对比本文提出的DM-RBF神经网络和其它神经网络的性能后，发现该算法具有优良的性能。 将模拟退火算法、遗传算法及在此基础上提出的遗传退火算法和带有遗传程序设计的模拟退火算法应用于供水系统优化调度中。仿真结果表明，这四种神经优化算法的优化调度结果均优于传统的优化调度方法，而且后两种新型算法又优于前两种典型算法，不但得到了全局最优解，而且管网运行费用也得到了大大降低，有利于供水系统的更经济运行。 利用Active X技术实现了其它软件和Matlab之间的混合编程，可以在充分发挥Matlab强大的计算功能基础上，开发出各种具有良好人机界面的软件打下基础。 在开发的神经网络算法的原础上，利用VB、Matlab和Access等混合编程，开发了城市自来水智能管理系统，该系统具有良好的人机界面，能完成供水系统管理、供水负荷预测、调度等功能。