我国目前已形成方便、快捷的高速公路网络,未来的高速公路养护任务重,难度高。面对有限的养护资金和技术水平的制约,养护工作已经成为高速公路运营管理的重要方面。高速公路养护成本影响因素多且类别构成复杂,为探讨养护成本的趋势特征和影响因素,更加科学、有效地对养护成本进行预测,本文主要从养护成本特征和养护成本预测算法模型两部分进行研究。本文首先分析了高速公路养护成本数据,公路日常养护成本随运营年限增长趋势明显,在运营成本中比重较大。从微观、宏观两方面分析,发现养护成本与单公里投资额、运营里程、路基宽度、立交数量、收费站平均间距、服务区平均间距、桥梁长度占比、隧道长度占比、车流量、客货比、平均气温、规模以上工业总产值等影响因素有关。利用因子分析法,提取养护成本公因子,并对公因子进行旋转,进一步挖掘各因子间的信息,得出影响养护成本的主要因素是桥梁长度、隧道长度以及交通量。将因子分析结果进行主成分回归分析,模型通过显著性检验,表明建立的回归模型拟合性较好,可靠度较高。其次,基于灰色系统理论和数据时序特征,探讨了养护成本随高速公路运营时间的变化规律。通过对成本历史数据进行数据关联分析,利用数据一致性方法找出离群点,并对养护成本数据进行分组,构建了灰色GM(1,1)养护成本预测模型。进一步提高模型预测精度,设计分子阶数和迭代过程,运用粒子群优化算法,建立了优化的分数阶算子GM(1,1)养护成本预测模型。同时,运用因果分析法,并基于数据结构特征,选取宏观因素车流量、客货比、月平均气温、规模以上工业总产值作为养护成本的影响因素,将以上4个因素作为输入变量,养护成本作为输出变量,隐藏层的转移函数选用严格递增的S型函数,建立了3层的BP神经网络预测模型。最后,以陕西榆林高速为实例,对建立的三个养护成本预测模型进行了参数标定和应用分析。结果表明,优化的分数阶算子GM(1,1)养护成本预测模型的预测精度高于r=1的灰色GM(1,1)养护成本预测模型和基于BP神经网络的养护成本预测模型。该模型总的平均相对误差为7.55%,均方根误差为0.70,总体通过残差检验。预测结果可为高速公路运营管理提供决策支持,为成本控制提供科学依据。