本申请涉及一种水下壳体结构动态数据关联分析及声辐射智能预报方法。所述方法包括：构建托普利兹矩阵；对托普利兹矩阵进行奇异值分解，从观测矩阵中提取状态矩阵后进行特征值分解并计算得到水下壳体结构模态频率；根据水下壳体结构模态频率构建振动特征矩阵；对振动特征矩阵进行维度扩充和归一化处理构建声压特征矩阵；构建声‑振传递网络模型；根据归一化后的振动特征矩阵的维数确定输入层的节点数；利用声压特征矩阵的维数确定输出层的节点数；根据预先设计的损失函数和采集的数据对声‑振传递网络模型进行训练，利用训练好的声‑振传递网络模型输出声辐射智能预报结果。采用本方法能够提高声辐射智能预报准确率。