山洪灾害是重大自然灾害,具有突发性强、灾情发展迅速、伤亡人数大、容易引发继发灾害、救援困难等特点。救援过程中,灾区地质情况复杂,使灾情更加模糊化和复杂化。所以,救援决策至关重要,一旦决策失误,就有可能造成救援人员伤亡,扩大事故损失程度。因此,对山洪灾害救援安全性进行分析研究,为救援决策提供理论指导具有十分重要的意义。论文总结了山洪灾害的成因、影响因素、灾害类型和传播蔓延特性等,得到了山洪灾害致灾机理和规律;并从救援角度对各种继发灾害的危险性进行了分析。基于现代事故致因理论,采用“人-机-环-管理”系统分析法,初步建立了包含10个大类、39个小类的山洪灾害救援安全性评价指标;并采用Delphi法和AHP法对评价指标体系进行优化;同时,针对山洪灾害救援安全性评价指标特点,提出了指标的处理、量化和权重赋值方法。基于提出的评价模型的建模思路和优选的评价指标,采用AHP分析法和模糊理论,建立了AHP-FCE评价模型;利用巴东县城长江库岸山洪灾害救援案例对该模型进行了检验;通过案例数据应用,进行了安全等级评价,为基于人工智能算法的动态预测模型提供了科学准确的样本数据。结合山洪灾害救援安全性评价特点,引进了极限学习机理论和算法;分析和总结了常见极限学习机的算法步骤和特点,以I-ELM算法作为基础算法,对该算法进行了改进;建立了基于ELM算法的山洪灾害救援安全性动态预测模型;利用实际救援案例的样本数据,对所建立模型的准确性和可靠性进行了检验。通过本文的研究成果,可根据救援过程中实时获取到的灾情信息,快速、定量化判定救援人员进入灾区救援的安全性,这将对山洪灾害救援的指挥决策具有重要的理论指导意义。