本申请公开了一种基于混合模型的齿形丁坝水毁等级评价方法，首先设计并建造齿形丁坝物理模型，开展不同工况下的齿形丁坝水毁试验，获取不同水毁状态下的丁坝变形数据，为定量评估提供数据支持。耦合无监督的Kohonen Neural Networks(KNN)算法以及极限学习机算法(Extreme Learning Machine，ELM)，学习齿形丁坝不同程度水毁物理模型试验数据，建立快速、准确的齿形丁坝水毁等级评估模型，基于物理模型与机器学习评估模型，利用测量的数据实现对以齿形丁坝为代表的航道整治建筑物进行快速、精确的水毁等级评估。