随着我国水利行业的大力发展,各类水利工程项目日益增多,各种风险时有发生。我国是航运大国,做好准确、有效的水利工程风险管理对水利工程安全起着重要的作用。有效的风险管理,势必减少对国家的损失和人民的伤害。本文主要是针对水利工程建设过程中存在的风险隐患,进行风险识别,建立适当的评价指标模型,并采用BP神经网络方法建模,从而利用建立的模型对水利工程进行风险评价并得出相应的结论和整改建议,进行风险控制和监督,形成一套完整的风险管理模式。本文首先通过相关的资料对水利工程风险及风险管理的基本理论进行阐述,并对风险管理各个过程进行分析,之后对BP神经网络原理进行介绍。其次,利用问卷调查对水利工程存在的风险隐患进行调查分析,识别出水利工程主要风险因素,并建立相应的评价指标体系,然后采用专家打分法来对选择的10个样本进行量化。之后为了简化网络的输入,提高网络的收敛速率。因此,当输入数据的维数较大时,利用SPSS软件,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,并进行数据离散化处理,从而简化了BP网络结构,提高训练速率。再次,水利风险评价指标体系进行降维处理后,利用MATLAB工具,将前8个样本作为BP神经网络的训练数据,后2个样本作为测试数据。测试结果表明该风险评价模型是有效的。最后,对在建的排涝站项目进行风险管理,利用主成分和BP神经网络相结合进行风险评价,并根据评价结果及主成分公式的系数分析了影响排涝站的关键风险因素,对这些风险因素采取针对性的措施降低对工程项目的不利影响。