城市需水量预测可分为中长期的年需水量预测以及短期的时需水量预测、日需水量预测，它们是城市进行水资源规划和管理的有效手段，也是供水系统优化调度管理的重要部分。 本文通过分析深圳特区用水量的变化规律，采用非线性回归分析、时间序列、人工神经网络、灰色模型和组合预测模型分别对时需水量、日需水量、年需水量进行了研究。通过比较分析各种模型在不同预测类型中的优缺点，时需水量预测较适合采用时间序列模型；日需水量预测较适合采用时序—回归分析组合预测模型；年需水量预测较适合灰色模型、回归分析模型；提出了指导选择城市需水量预测模型的方法。 为了进一步提高预测精度，本文提出了采用分类预测方法对城市需水量进行预测。并通过对日需水量按照生活、工业、商业和公共用水分别进行预测，结果证明分类预测能使预测精度在一定程度上得到改善。 在对城市需水量预测方法研究的基础上，本文选用Visual Basic、MATLAB、SQLServer为开发平台，结合ActivcX技术开发了深圳特区需水量预测系统，为实现输配水系统的实时优化调度奠定了基础，有良好的实用价值，也提供了一种简单高效的软件开发思路，对于给水系统其它优化调度软件的开发也具有很好的参考价值。