近十年来，随着航空业务量的不断增加，建设技术在不断进步，机场设施扩建或新建的步伐也在加快；同时，随着机场设施建设规模的不断增大，机场建设中的工程质量问题变得越来越突出。为了保证工程质量，人们十分重视对工程质量的控制措施，且在不断探索改进工程质量管理的有效方法，从而使机场工程的质量水平不断提高。 本文从质量控制方法入手，通过数理统计和神经网络两种方法的结合，力图使其能够对机场道面水泥混凝土面层和水泥稳定土基层强度进行有效的预测，以探求神经网络理论在工程质量控制方面的应用途径。为寻求工程质量影响参数的数学表达，采取了文字和图表相结合的方式，从4M1E的角度分析了在施工过程中影响混凝土面层和水稳层质量的指标因素；基于其中关键指标的数学信息规律，通过对其特征分析，应用神经网络建立了强度模型；在面层模型中，将数理统计方法中的主成分分析法应用于初选指标的优化与精简中，从而提高了训练速度与精度；在基层模型中，在模型预测完后，再次应用神经网络权值谱分析法对各个指标对强度影响的大小进行分析，将指标对强度的影响量化，使得提高强度更有目的性，在经济、安全的前提下保证施工质量。 利用BP神经网络可以建立相关指标与强度复杂的非线性映射，以实现科学预测道面工程质量是否达标，判断何种因素对质量影响最为关键，从而实现对工程质量的科学预控。基于本文的工程实例分析，在机场工程建设中，将BP神经网络作为工程质量控制的一种重要方法不仅科学，而且可行，可以在工程建设阶段实施工程质量的预测与控制。