随着水运事业的发展，码头的装卸吨位每年大约以 20%左右的速度递增，码头的老化与破损将是抑制中国今后水运事业发展的关键问题之一。为了适应我国水运事业发展的需要，改善码头的老化和破损状况，以确保码头使用的安全，当务之急是建立一套科学的可操作性的码头维护监测制度。由于高桩码头的破损相对于其它码头结构型式较严重，且其向海侧发生位移是较为普遍的现象，因此，对高桩码头位移现象进行分析评价，并采用有效预防、控制措施，是保证港口安全运行的迫切需要，也是港口取得最佳经济和社会效益的需要。人工神经网络通过模拟生物体中的神经元的某些结构与功能，应用于工程和其它各个领域，它具有计算速度快、容差性能好等优点。一般的位移监测研究方法是建立具体的模型，这些模型只能是基本观测数据的线性和非线性组合，但有些情况下由于影响因素的复杂性，往往达不到理想效果。而人工神经网络具有其它模型不可比拟的优点，能很好的应用于高桩码头的位移监测分析中。本文建立一种误差反传（BP）网络，以天津港高桩码头二港池 14#泊位的结构体系为例进行位移预测分析。结果表明，本文的方法具有较好的精度、适应性和通用性，可在水运工程建筑物位移监测领域中广泛应用。