在公路造价急速变化的背景下，如何有效地对公路建设项目的造价实现有效的估算工作，是当前公路造价部门急待解决的关键问题。基于案例推理理论（CBR）等方法是人工智能领域的重要研究方向，在众多领域都有其广泛的应用成果。基于案例推理的公路工程项目投资估算系统通过检索历史公路工程项目案例来获取知识，大大减少了专家知识获取的必要性，更容易建立；当公路工程项目实际问题与历史案例不完全匹配时也可以提供类似的解决方案；推理结果是具体的公路工程项目案例，更形象地反映了整个公路工程项目的概况，很容易理解和接受。本文就是对公路工程特征指标体系的构建，进而为案例库的建立提供特征整合依据，将利用灰色关联理论和案例推理技术相结合，提出一种更科学的公路工程项目投资估算方法。
1、案例推理的公路工程造价预测模型研究设计
对于公路工程造价预测模型的研究设计如下：首先，根据构建的公路工程造价指标体系、公路项目分标段、独立桥梁、互通立交、独立隧道各工程的造价影响因素指标，汇总收集已完建实际公路工程相关特征基础数据，通过逐项分析，运用指标测算公式进行简单统计运算，获得较完整的项目特征指标数据和造价影响因素指标数据。其次，灰色关联分析确定指标权重。为提高预测的精度，按照灰色关联分析方法的计算步骤，得出公路工程造价影响因素指标体系中各项指标的权重。最后，构建基于案例推理的公路工程造价预测模型。以前面工作为基础，依据案例推理基本原理，把源数据的相关指标汇总成案例库，待与新案例项目特征指标进行匹配，通过相似度比较，完成造价的预测工作。
2、工程实例
通过查阅和整理资料，完成了已有数据的收集工作。目前搜集到了的有云南省武昆高速公路 15 个合同段和普宣高速公路 13 个合同段的相应预测指标，个别合同段的个别指标缺少，剔除了 3 个指标，最后得到 7 个合同段的共有的 6 个指标。把其中 6 个合同段放入案例库，剩下的一个作为待建工程来进行造价估算的实例研究。收集的原始数据如表 1 所示，根据前面的案例推理的公路工程造价预测模型研究设计，首先对高速工程的预测指标权重进行确定，最后将建立的高速公路工程造价预测模型应用于实际工程案例中，进行实证研究。
表 1 已建高速公路的工程项目资料
2.1、数据标准化处理 由于收集的数据量纲不一致，导致各指标数据间悬殊较大，数据不能直接使用，需要进行标准化处理，本文使用离差标准化方法进行处理，标准化公式如式（1）所示，处理后的数据值都在[0，1]之间，标准化处理后结果如表 2 所示。
表 2 标准化后的公路的工程项目资料
2.2、高速公路预测指标权重确定。目标案例 S0选择普宣高速 06 合同段，假设其为待建工程，其相关指标如表 3 所示，利用案例推理建立高速公路造价的预测模型，把样本数据的指标和权重相结合以完成案例推理的检索、匹配、修正和学习阶段，来完成造价预测工作。
3、结语
本文通过工程实例验证了案例推理模型设计的有效性，给公路工程投资决策阶段的造价估算工作提供参考依据。不过也存在一些不足之处，在搜集整理数据阶段个别合同段的特征指标不完整，对造价估测的结果与实际可能会存在偏差。因此建立更加完备的案例库，应作为估算运用的基础工作，这样才能优化该方法的准确度。
参考文献：
[1]李珏，等.基于案例推理模型的公路工程造价估算研究[J].长沙理工大学学报，2013，28（1）.
[2]姜虹.基于改进案例推理的市政工程造价估算方法研究[D].东北林业大学，2013.
[3]王金花.公路工程项目投资估算方法的研究[D].重庆交通大学，2012.
