В современной практике управления ресурсом верхнего строения железнодорожного пути используются два принципиально различных подхода к прогнозированию: физическое моделирование с учётом проходов подвижного состава с дефектными колёсными парами и статистическое моделирование деградации пути с горизонтом до 15 лет. Указанные подходы развивались независимо и не имели методической связи, что ограничивало возможности прогнозирования для новых условий эксплуатации, не имеющих накопленного массива данных о деградации. В статье предложена методика двусторонней интеграции физической нагрузочной модели (микроуровень) и статистической деградационной модели Единой корпоративной автоматизированной системы мониторинга деградации инфраструктуры ОАО «РЖД» (ЕК АСУИ СДМИ, макроуровень). Интеграция осуществляется в двух направлениях: «снизу вверх» — вычисление коэффициента деградационной функции из физических параметров коэффициента эквивалентности и наблюдаемой доли дефектованных колёсных пар — и «сверху вниз» — уточнение физических параметров по накопленным данным диагностики эталонных участков. Для определения оптимального соотношения вкладов двух моделей применён принцип взвешивания по обратной дисперсии. Показано, что характеристическая длительность накопленных данных, при которой вклады физической и статистической моделей равноценны, составляет 3,5 ± 0,8 года: при меньших сроках накопления прогноз преимущественно физический, при больших — статистический. Апробация методики выполнена для четырёх участков Восточного полигона ОАО «РЖД» с обращением грузовых поездов массой 14 200 тонн. Среднее расхождение гибридного прогноза с фактическими данными составило 8–12 %, что превосходит точность отдельных моделей (15–25 % у статистической, 12–18 % у физической без калибровки). Предложенный подход существенно расширяет применимость прогнозирования ресурса верхнего строения пути для условий, где накопленный массив данных диагностики ограничен или отсутствует.