随着经济的增长和人民生活水平不断的提高,国内生活用水需求量呈现逐年增长的趋势,水资源短缺已成为人类发展的瓶颈,合理利用水资源势在必行。用水问题的解决,需要对供水、用水和节水进行规划,指导城市远期供水管网的建设。以上工作都是以城市需水量预测为基础运行的。因此城市需水量预测是供水系统调度、管理的重要部分,也是水资源管理和规划的有效手段。在对城市、社区、校园等进行预测的时候,既要对用水规律进行分析,又要考虑各种因素对用水产生的影响。随着世界供水的不断发展,需水预测的要求也变得越来越高,预测精度也越来越准确,同时,能够要做到因地制宜,具体情况具体分析。需水预测环境因素复杂,不同的地区影响因子各不相同,且影响因子的筛选直接决定需水量预测的结果精确与否。对此,本文针对校园具体用水情况,从年、月、日、时等各个方面,不同维度进行了详细的用水分析,通过分析校园用水量的变化情况与规律,提出了考虑节假日、降雨、季节、高温天气四项因素与BP神经网络、时间序列预测相结合的需水预测模型。并以校园用水为例,结合实际环境,建立优化模型,进行预测。结果表明,本文所提出的基于影响因素考虑的预测方法能够有效的预测校园需水量,预测精度较于单一的预测模型有明显提高。在校园需水量预测研究方法的基础上,本文选用HTML、SQLSevrer等为开发平台,开发了校园需水量预测系统,展示了从三个模块即年、月、日对需水进行预测的良好功能,为需水预测系统提供了一种简单高效的软件开发思路。该系统模型简单易懂,技术纯熟,同时为其它的给水系统或者优化调度的软件开发提供了很好的参考价值。