管网中的细菌再生长及其所带来的问题日益得到了人们的关注和重视,本文以某高校校园管网为研究对象,系统、深入的研究了配水管中细菌再生长现象的预测及其控制措施。在对细菌再生长的机理及影响因素分析的基础上,并结合水质测定的需求,制定了校园管网的水质监测方案。为了解微生物指标的潜在生长趋势,本文创新性的将细菌总数和大肠杆菌的培养时间延长为72小时。通过对十个监测点长时间连续取样、检测和分析研究,取得了大量的水质资料,对管网水质有了一定的了解,同时对个水质指标与细菌再生长的相关关系也有了定性的认识。通过对因变量自身及各种统计分析方法的使用条件进行分析,选用线性回归和Logistic回归进行预测,然而前者结果并不理想。然后创新性的选用Logistic回归模型并结合主成分分析法对细菌总数(HPC)这一二分变量的超标概率进行预测。该模型是运用SAS统计软件的Analysis模块来实现的。首先,运用Logistic回归的逐步选择法对原变量进行回归,得到了一个单变量(仅含铁)的预测模型。在将模型判别概率设为0.5或0.85时,其预测精度均在90%以上。为消除各个指标之间的共线性,又对原变量进行主成分分析,以分析得到的前几个主成分为自变量建立了主成分Logistic回归预测模型。与前一模型比较该模型更能体现细菌再生长的机理,预测精度也令人满意,都在90%以上。但两者都可以应用于实际,且效果较好。视具体情况,恰当的选择上述两个模型,对细菌超标的概率做出准确的预测,就能够更精确的指导实践,从而达到水质预警的作用。最后,指出了配水管网水质预测的必要性,并结合细菌再生长现象产生的原因,从提高水处理措施、控制管道腐蚀、冲洗管网以及加强管网二次供水设施的管理等方面提出输配管网细菌再生长的控制措施,