洪涝灾害每年都会给我国造成严重的经济损失,在一定程度上影响了我国经济的快速发展和建设,因此对洪水造成的损失进行评估,是防洪减灾工作的理论基础。要为制定防洪减灾决策工作提供重要的依据,首先就要能够科学、准确、高效地评估出洪水灾害所造成的损失。针对当前对受灾区域进行灾害评估工作中存在的评估精度低、工作量大且操作繁琐等问题,本文提出了基于神经网络集成的洪灾损失评估模型。首先,论文对洪灾的形成机制、洪水灾害造成的损失类型、洪灾损失评估原则进行了介绍,阐述了以鄱阳湖区都昌县为研究对象,运用层次分析法对影响该研究区域的洪灾损失评估指标进行了分析和提取,并对各指标所包含的洪灾影响因子之间的权重进行了分配；其次,在分析和研究常用洪灾损失评估模型和计算方法的基础上,提出了基于神经网络集成的洪灾损失评估模型；然后,研究了神经网络集成模型的个体生成和结论生成的实现方法、神经网络个体相关参数的设置,利用C#编程语言和AForge. NET开源框架下的神经网络类库搭建了一个能快速构建神经网络集成模型的程序,并通过实验验证了该程序的易用性、可靠性及稳定性；最后,将基于神经网络集成的洪灾损失评估模型在鄱阳湖区都昌县的洪灾损失评估工作中进行了应用,并将评估结果与实际统计公布的洪灾损失值进行了对比分析,验证了该评估模型的可行性,从而为洪灾损失评估提供了一种新的方法。