针对城镇供水预测不准确的问题，设计开发了一种基于小波变换的时间序列神经网络供水预测系统。首先使用小波变换提取供水流量曲线的规律性，去除流量数据中的高频噪声，并对假期变量和天气温度变量进行非线性处理，对比分析表明模型加入小波变换后，预测准确率显著提高，同时该系统可以计算流量实际值与预测值的实时差值，比较差值和设定阈值判断供水异常情况。经验证，该系统供水预测准确率达到95.9%,可为供水预测和供水异常识别提供决策支持。
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