随着我国城市的不断发展,城市供水系统的规模越来越大,供水系统也趋于更加复杂性,传统的经验调度方法已不能满足管网科学调度运行的需求。因此,对城市供水系统进行优化调度势在必行。城市日用水量预测是实现供水系统优化调度的第一步,也是关键一步,它很大程度上决定了调度方案是否可行。本文在系统地总结了国内外城市日用水量预测研究进展的基础上,主要完成了下列工作：(1)引入小波分析理论,有效地消除日用水量序列的噪声,有助于更好地分析日用水量序列的变化规律,并采用可分析变量间线性和非线性相关性的互信息法揭示日用水量序列的相关性。(2)以预测日用水量主要影响因素和降噪后的预测日相关的用水量为输入,以降噪后的预测日用水量为输出,采用具有较强全局搜索能力、较快搜索速度的变尺度混沌遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数,建立了基于小波变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测模型。实例分析结果表明,与基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的预测模型、基于小波遗传最小二乘支持向量机的预测模型、基于遗传最小二乘支持向量机算法的预测模型相比,本文提出的模型具有更强的预测能力。