Este estudio propone modelos híbridos para resolver la ecuación de Colebrook-White combinando ecuaciones explícitas disponibles en la literatura para resolver la ecuación de Colebrook-White con una función de error. El modelo híbrido tiene la forma de fH=fo-eA. fH es el valor del factor de fricción f predicho por el modelo híbrido, fo es el valor de f calculado utilizando varias fórmulas explícitas para la ecuación de Colebrook-White, y eA es la función de error determinada utilizando los procedimientos de redes neuronales. La ecuación híbrida consiste en una serie de funciones tangente hiperbólica cuyo número corresponde al número de neuronas en la capa oculta. Los resultados de la simulación mostraron que los modelos híbridos que utilizan cinco funciones tangente hiperbólica pueden producir predicciones razonables de factores de fricción, con el error relativo absoluto máximo (MAXRE) alrededor de una décima, o diez veces menor que el producido por la fórmula existente correspondiente. También se presentan los modelos híbridos simplificados utilizando cuatro y tres funciones tangente hiperbólica. Estos modelos simplificados aún proporcionan resultados precisos con un MAXRE de menos del 0.1%.