В работе решена актуальная с научной и практической точки зрения задача разработки методики прогнозирования высших за год уровней воды в городе Великий Устюг. Для решения поставленной задачи был проведен комплексный анализ литературных источников, ледового и водного режимов реки Сухоны и Юг, обоснована необходимость совершенствования методов прогнозирования гидрологических характеристик. Методами корреляционного анализа определен оптимальный предиктивный состав модели формирования высших уровней воды. С использованием классических регрессионных методов и методов машинного обучения (искусственных нейронных сетей) разработаны две методики, предназначенные для краткосрочного прогнозирования высшего за год уровня воды реки Сухоны в районе города Великий Устюг. Доказано превосходство метода обучения искусственных нейронных сетей над существующими методиками. Нейросетевая методика показала высокое качество по критериям, рекомендованными Гидрометцентром России. Полученная нейросетевая модель была верифицирована и апробирована для будущего внедрения на сети Росгидромета.