巨灾风险一般是指可能给人类社会造成巨大经济损失和严重人员伤亡的风险，通常包括地震、洪水、热带气旋等破坏力强大的自然灾害现象。巨灾发生的次数虽然很少，但是一旦发生必将带来很大的经济损失。而我国就恰恰是一个巨灾风险的主要发生国家。并且随着我国国民经济的不断发展，我国由于巨灾的发生所造成的损失也会越来越大。而目前我国对于这些损失的弥补措施却显得比较单一，主要依靠国家财政的补助，可在严格意义上来说，国家财政的补助只能算是一种救济，对于灾区人民灾后的恢复生产、生活并没有太大作用。　　保险市场由于其自身的赔付能力、以及对风险的规避作用，被认为是解决巨灾风险相关问题的新兴途径，可是由于我国巨灾保险起步较晚，保险市场所起到的作用是微乎其微的。造成这一局面的主要原因是因为在我国保险市场上存在的巨灾保险产品少之又少。而保险市场无法对于巨灾保险产品进行创新的原因又是由于无法对巨灾所造成经济损失进行预测，所以巨灾风险造成损失的预测就显得很重要。　　本文主要分为三大部分，第一部分主要介绍了目前的巨灾风险状况，分析了我国自身巨灾风险的特征以及主要类型，并且在总结发达国家巨灾风险管理成功经验的同时，结合我国自身的国情分析我国巨灾风险管理体系所存在的问题，得出一些能够使我国巨灾风险管理良好发展的政策性建议。针对我国保险公司对于巨灾风险存在的承保不足以及担忧过度保险等问题，分析其主要原因为巨灾风险所造成的经济损失无法预测。第二部分主要介绍本文要使用的数学模型:神经网络，包括神经网络的特点、类型、算法等内容。第三部分本文将会以洪水灾害为例，分析洪水灾害的影响因素，收集数据，分别采用静态神经网络以及动态神经网络分别对洪水灾害的经济损失进行预测，通过预测争取能够满足保险公司对于巨灾风险损失数据的相关要求。