针对山区内河航道水位预测技术难题，分析了影响航道水位预测的环境因素和技术难点，总结了当前航道水位预测模型的技术方法，提出一种新型的MHA-BiGRU航道水位预测模型，将多头注意力机制引入GRU模型，实现了模型对航道水位序列数据时间和空间等重要因素的特征权重划分，使模型聚焦影响航道水位变化的关键因素。以乌江下游航道为研究对象，通过建设水位和流速实时动态监测站，建立监测数据集，选取平均绝对误差(MAE)、纳什效率系数(NSE)和均方根误差(RMSE)等参数作为评价指标对该模型进行验证。结果表明，模型通过多头注意力机制和双向循环神经网络的应用，提升了航道水位预测性能；与传统的LSTM和GRU等经典时序预测模型相比，该模型具有更好的鲁棒性和更高的精度。将模型嵌入系统平台中进行示范应用，实现了航道水位的实时动态监测和中短期预测，具有较高的工程应用价值。