针对标准支持向量机建模时间长的缺点，为了城市用水量准确预测，需建立有效的预测模型。采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化，并在支持向量机的基础上，将求解二次规划问题转化线性方程组，采用径向基核函数，使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少，可大大加快建模速度，同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法，在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数。把上述模型用于城市日用水量预测，具有学习速度快，也具有良好的非线性建模和泛化能力，而且预测精度较高。