为了使水泵能可靠高效的运行,人们在预测它的性能方面做了大量的研究工作,但由于影响水泵性能的因素很多,使得其性能参数之间的关系呈现出一个典型的非线性关系,用传统的方法很难建立统一的数学模型来分析。泵性能预测是根据叶轮、蜗壳、导叶等过流部件的几何参数和内部流动特征预测泵的性能,它具有缩短产品研发周期和降低开发设计成本等优点,一直都是泵领域十分重要的研究课题,很多专家学者都对此进行过大量的研究。但到目前为止,泵性能预测的结果还不够精确,不能满足某些实际工程的需要,国内尚没有实用的泵性能预测软件。因此水泵性能预测的理论研究及其软件开发具有重要的学术价值和经济效益。本文的主要研究内容和成果有：(1)简单论述了以往水泵性能预测发展的趋势,较系统地总结了国内水泵性能预测研究的现状,讨论了传统的水泵性能预测方式的优点和不足,提出了水泵全面性能预测的新方法。(2)本文针对各种水泵的特点,综合考虑泵特性参数的分布特点、参数之间的关系等因素,运用神经网络的相关理论,建立了基于改进遗传算法的径向基函数神经网络模型,实现了水泵全特性的预测。(3)以多种泵的特性参数为研究对象,在前人进行相关研究的基础上,应用数学分析软件MATLAB系列产品对某些具体型号的水泵的特性参数进行预测分析。最后,本文对所做的工作进行了总结,并对以后的研究内容进行了展望。