针对现行的中小桥水害预测方法野外作业复杂、缺乏资料预测难度大等弊端,本文从推理公式出发,把实际中的中小桥河床断面分成九种断面形式,分别建立了各类断面的中小桥直接从雨量到水位的水害预测模型;运用BAM双向联想神经网络对河床断面进行模式识别,以确定需要采用哪种模型进行水害预测;将该桥历史雨量—水位数据代入相应的水害预测模型,求得其中的参数,这样就确定了该桥的雨量—水位函数关系式。如果给定雨量就可以反算出水位,对该桥即将到来的洪水进行预测。铁路沿线一般设有雨量站,所以这种方法可以应用到既有铁路桥。暴雨量可以及时传输给电脑,在洪峰到达桥位前,预测出桥梁的洪水水位和冲刷深度,从而为抗洪救灾赢得虽然很短但却十分宝贵的时间。对于没有专设雨量站的其它桥梁,可以借助于气象部门作出的降雨量专业预报,其预报精度会随着气象科学与仪器的进步而越来越高。通过实例证明,利用本文方法对中小桥进行洪水预报具有较高的精度,能够满足实际生产的需要,而且大大减少了野外勘测的工作量,使洪水预报工作变得简单、有效。尤其对于缺乏水文资料的中小桥,该方法更具有实际应用价值。