给水管网在保障经济建设和人民生活中发挥着重要的作用。随着经济的持续发展、城市规模的不断扩大,城市用水量的增加,各发展中的城市面临着给水管网系统改扩建的问题。由于给水管网投资大、费用高,合理进行管网优化改扩建能够节省大量投资,实现良好的经济效益和社会效益。本文结合哈尔滨市开发区的给水管网实际工程进行了改扩建的研究。计算机技术的快速发展和社会需求的急剧增长,GIS应用越来越广泛,本课题以基于地理信息系统的城市供水管网管理系统为平台,利用高级编程语言Visual Bisic 6.0进行二次开发,设计了水量预测模块和管网优化改扩建模块二个功能模块。对城市未来用水量进行预测是供水管网优化改扩建设计的基础,本课题通过对几种常用的水量预测方法进行比较,确定采用BP人工神经网络法。结合哈尔滨市开发区给水管网系统的实际用水情况,建立了BP神经网络用水量预测模型,运用该模型对哈尔滨市开发区年用水量进行了预测,实践证明是可行的。通过对建模理论的研究学习,建立了基于MAPGIS平台下的管网模型,并对哈尔滨市开发区供水管网进行了工况模拟计算和管网分析,为管网系统的优化改扩建设计奠定了基础。根据目前应用的改扩建理论,以经济性为评价标准建立了目标函数,进而建立了城市供水管网改扩建优化模型,并根据哈尔滨市当地的实际情况求解了给水管网优化设计参数。针对优化改扩建设计问题为复杂非线性规划问题、其决策变量管径的离散化特点以及目标函数为多峰值函数的特点,选用遗传算法求解改扩建模型。针对传统遗传算法在实践中常出现的一些问题,对算法进行优化。应用改进后的遗传算法对模型进行编程求解,以哈尔滨开发区管网为例,对改扩建管段进行优化计算,实践证明这种方法的可行性和实用性。