In this paper, we designed an LSTM deep learning network to predict time series data which is the water flow of clean water supply networks. Based on the prediction results, a model was built to detect anomalies. The model was tested on 3 points measuring water flow of water supply network in Hue city with low predictive error and high NSE index of 0.98. Predictive results of the model were used to build anomaly detection model in the network based on predictive errors and real data. Experimental results show that the proposed method gives detection results with high precision, which can be applied in practice.Trong bài báo này, chúng tôi thiết kế một mạng học sâu LSTM để dự báo dữ liệu chuỗi thời gian là giá trị lưu lượng của các mạng lưới cấp nước sạch. Dựa trên kết quả dự báo, chúng tôi xây dựng một mô hình cho phép phát hiện sự bất thường của mạng. Mô hình được thử nghiệm trên 3 điểm đo lưu lượng của mạng cấp nước sạch tại thành phố Huế với sai số dự báo thấp và chỉ số NSE cao đạt 0.98. Kết quả dự báo của mô hình được sử dụng để xây dựng mô hình phát hiện bất thường trong mạng dựa trên sai số dự báo và dữ liệu thực. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất cho kết quả phát hiện chính xác cao, có thể ứng dụng được vào thực tế.