中国西北地区水资源严重短缺,开发利用率差,严重制约了当地经济的发展。随着信息技术的日新月异,水利信息化成为解决这一难题的有效途径。本研究以渭河流域为主要研究对象,将自动监测技术、数字通信技术、计算机网络技术和人工智能技术相结合,重点研究以渭河水资源高效调度为目标的流域水资源监测调度系统中的信息监测、传输组网、径流量预测及实时调度等关键技术,并开发实现上述关键技术的实时调度模型和基于人工智能的径流预测系统。本文主要研究工作和结论如下:(1)针对水资源信息在实时性、准确性和完整性等方面的要求,在深入研究了监测站布设依据、流域水利工程现状及流域自然地理条件的前提下,设计了覆盖陕西渭河全流域的水资源监测站网,并通过对各种通信方式和监测站运行模式优缺点的分析比较,考虑到流域的社会经济状况,确定了监测站的通信方式及运行模式,提出监测站设计方案。经论证表明,本文的水资源信息监测方案能有效弥补现有监测系统的不足,能够为径流预测、水资源调度等提供有力的数据支撑。(2)研究了针对普通遗传算法缺陷的改进方法,采用了一种以混合编码为核心,包括自适应遗传算子等多种方法相结合的方法,对普通遗传算法进行改进。实验表明,该方法很好的解决了传统遗传算法的缺陷,从收敛速度和解的质量两方面提高了遗传算法的性能。(3)在分析、对比各种河流径流量预测技术的基础上,研究了利用人工神经网络建立径流预测模型的方法。实验表明:①用本文提出的改进遗传算法实现了对BP网络从网络拓扑结构到初始权阈值的全面优化,有效地解决了BP网络的不足,提高了BP神经网络训练的精度和速度。②利用本文研究的改进遗传神经网络建立径流量预报模型是可行的,且精度较高。(4)研究在深入分析了水资源调度的特点、目的及渭河流域水文特征的基础上,使用多目标规划方法建立了陕西渭河地表径流调度模型。实验表明,该模型能实现水资源的有效调度及合理配置,完成调度目标,实现利益最大化。(5)应用Microsoft Visual C++ 6.0和MatLab7.0.1设计开发了基于人工智能技术的径流预测系统。使用该系统的用户,可以根据自身的要求设计和建立应用模型进行径流预测。