自然环境的日益恶化和人类生产生活对地质地貌的开发性破坏,使得我国中西部山区丘陵地带山洪灾害日益频发,成为影响当地正常生产生活和社会经济发展的重要障碍因素。而受制于落后的经济、教育、医疗以及防灾减灾工程设施,山区村镇承灾程度和救灾能力十分有限,因此山洪灾害发生的易损性更为突出。频繁暴发的山洪灾害不仅对受灾区域人身财产安全造成极大的威胁,同时对受灾地区生产生活资料造成极大的毁灭性破坏。“因灾致贫、因灾返贫”的现象在中西部山区村镇时有发生,山区村镇山洪灾害已成为阻碍中西部山区社会经济可持续发展的重要障碍。鉴于严峻的山洪灾害的突发现状和预防困境,本文以神农架林区为研究对象,以灾害理论、系统科学以及统计学理论为支撑,针对近年来强降雨导致的山洪灾害发生频率高、破坏性大、灾害损失严重等问题,通过实地调研对神农架林区山洪的灾害现状、发生机理进行系统理论的研究与分析。通过对神农架林区的实地调研分析,从致灾因子、孕灾环境、承灾体以及应灾能力等四个角度建立山洪灾害损失的预测因子指标体系,并利用粗糙集方法对所建立的预测因子指标体系进行分析、约简,以实现对预测模型输入指标的优化;在此基础上利用RBF神经网络模型分析和预测山洪灾害损失。在对预测模型进行独立样本测验的基础上,本文对比了经过粗糙集改进后的神经网络模型与未经改进模型的预测结果及精度。山洪灾害损失预测的结果显示:(1)粗糙集方法可以有效地判别提取与山洪灾害密切相关的预测因子,显著地优化、约简了山洪灾害预测因子指标体系,提高了神经网络模型对山洪灾害损失的预测精度;(2)基于粗糙集RBF神经网络模型对山洪灾害损失的预测相较单纯神经网络预测模型,其预测拟合效果更好,预测精度相对较高,相对误差普遍保持在3%左右,预测结果误差曲线更为平缓,改进后的模型精度更高、更为实用;(3)虽然神农架地区经济欠发达,灾害发生时损失风险较低,但考虑到其防灾减灾能力不足,频繁的灾害导致区域社会经济体系更为脆弱,“因灾致贫、因灾返贫”现象时有发生。因此,政府防灾减灾部门要做到对灾害损失及时预测,合理预估灾害程度的大小,以科学的布置防灾减灾工作、调配救灾人员和物资,将灾害损失降到最低。