本发明公开了基于卷积神经网络的江河涌潮预报方法，其方法对江河涌潮数据进行预处理，采用相关分析法分析各影响因素对涌潮的影响程度，选择农历日期、气象条件、上游来水、江道地形、预报因子的前日信息影响因子作为特征向量构建特征集，采用二维卷积神经网络提取输入特征集中的有效特征，利用全连接神经网络建立江河涌潮预报模型，利用粒子群算法优化模型超参数，得到最优模型，基于提取后的影响因素特征预测江河涌潮特征信息。本发明综合考虑各种主要影响因素对江河涌潮的影响，具有较高的预报精度和可靠性，可为防潮安全管理、市民游客观潮等提供及时、准确、可靠的潮汛服务。