城市给水系统短期和中长期需水量预测，是保证给水系统安全运行，实现科学管理与调度以及进行合理规划所必需的重要内容。它是现代给水系统科学的一个重要研究领域。 全书共分8章，详细介绍了城市需水量预测的理论基础和实际方法。第一章介绍城市需水量预测的基本概念、内容和方法，第二章至第七章分别阐述了趋势外推预测方法、回归分析模型、时间序列模型、灰色模型、神经网络模型、组合预测模型等预测理论方法，并论述了城市需水量预测方法的最新发展，第八章介绍了城市需水量预测模型选择的问题。本书适用于从事供水调度的工程技术人员、从事规划的设计人员、给水领域的科研人员及高等院校有关专业的教师，研究生和本科高年级学生。

第一章 城市需水量预测概论<br>第一节 城市需水量预测的概念和意义<br>第二节 城市需水量预测的原理和步骤<br>第三节 城市需水量预测误差分析与精度评价<br>第二章 城市需水量预测趋势外推预测方法<br>第一节 水平趋势预测方法<br>第二节 线性趋势预测方法<br>第三节 多项式趋势预测方法<br>第四节 李节 型趋势预测方法<br>第五节 增长趋势预测方法<br>第三章 城市需水量预测回归分析模型<br>第一节 一元线性回归模型<br>第二节 多元线性回归模型<br>第三节 非线性回归预测模型<br>第四节 城市需水量影响因素的分析选择<br>第五节 回归分析模型在城市需水量预测中的应用<br>第四章 城市需水量预测灰色模型<br>第一节 灰色系统理论介绍<br>第二节 灰色生成<br>第三节 灰色建模过程<br>第四节 灰色GM（1，1）模型在城市需水量预测模型中的应用<br>第五节 灰色预测技术的改进<br>第五章 城市需水量预测的时间序列模型<br>第一节 时间序列的概念<br>第二节 时间序列的线性模型<br>第三节 线性模型的自相关函数和偏相关函数<br>第四节 模型识别与参数估计<br>第五节 模型的检验<br>第六节 非平稳序列模型<br>第七节 随机模型在城市需水量预测中的应用<br>第六章 城市需水量预测的神经网络模型<br>第一节 人工神经元网络模型概述<br>第二节 BP网络模型<br>第三节 BP神经网络模型在城市需水量预测中的应用<br>第七章 城市需水量的组合预测和分类预测方法<br>第一节 组合预测方法<br>第二节 分类预测方法<br>第八章 城市需水量预测模型的选择<br>附录一 矩阵及其运算<br>附录二 概率论基本知识<br>参考文献