在城市水资源短缺问题日益凸显的背景下,实施合同节水管理是缓解城市水资源供需危机的一个有效途径。城市生活需水量预测是合同节水管理项目中的重要环节之一。考虑到合同节水管理中诸多不确定因素,本研究采用区间数据描述此类不确定因素,提出了理想边界多元逐步回归模型(MSR-LULB),并将其应用于邯郸市生活需水量预测。本论文主要研究工作包括以下几点:(1)首次将LASSO-支持向量机回归模型(LASSO-SVMR)应用于城市生活需水量预测。首先,借助LASSO方法筛选出与生活需水量相关性较强的变量,并结合支持向量机回归(SVMR)建立城市生活需水量模型;其次,以邯郸市生活需水量为例,对所建模型的精度进行检验,并与传统SVMR预测结果进行对比。结果显示:LASSO-SVMR预测精度高于SVMR。(2)建立MSR-LULB。首先,将城市生活需水量转化为区间数,给出区间宽度初始值;其次,以预测区间的宽度、对称性、覆盖率及均方根误差作为精度评估标准,与不确定时间序列模型进行对比,逐步确定所需区间宽度;最后,基于邯郸市1993-2014年数据,分别建立城市生活需水量的上界和下界回归预测模型,并进行模型可靠性检验;(3)将上述两个模型分别应用于邯郸市生活需水量预测中,给出2019年邯郸市生活需水量预测值,对其进行分析,并给出相应的节水建议和对策。本研究进一步丰富了城市生活需水量的预测方法,拓展了区间数的生成方法和应用范围,为城市水资源规划与优化配置提供理论基础和决策依据。