本发明公开了一种小流域洪水自适应智能组网预报方法，第一步，确定各汇流子区域的流域出口等信息；第二步，采用近邻数据的均值来平滑降雨径流数据缺失值和修正错误值，分析小流域内降雨径流相关关系，构建神经网络训练集和测试数据集，并以子流域出口流量作为模型输出，对数据集进行归一化处理；第三步，构建基于贝叶斯正则化算法的BP神经网络模型，利用训练数据集对模型进行训练；第四步，得到小流域出口的洪水流量过程；第五步，构建实测流量值与预报流量值之间的误差函数，得到目标误差下的计算参数；第六步，可实现小流域暴雨洪水预测。利用本发明可克服小流域水文预报参数确定问题，并保证了预报的准确性和可靠性。