随着科技技术的飞速发展,新工艺、新设备、新结构、新材料不断的更新换代,现有的公路工程定额通常难以完全满足各地区的公路建设要求,致使一些项目投资控制缺少符合实际的依据,因此急需编制针对各地区的补充定额。本文首先阐述了国内外定额的研究现状,并重点对现行定额的编制方法进行了研究,提出编制补充定额的重要性及现实意义。接着从定额数据的差异性着手,对影响因素进行分类,确定主要影响因素,运用数理统计方法对其量化。通过对公路补充定额传统编制方法研究,构建一种新的理论模型,计算出能更加真实反映生产管理水平的数据,为整个定额体系的合理编制奠定基础。根据定额编制原理及现有的定额编制方法,分析了现有补充定额编制方法的局限性,随后在分析原始数据差异性特点的基础上,阐述了采用BP神经网络预测模型进行定额编制的可行性。然后介绍了BP神经网络结构和算法,以及运用BP神经网络模型进行定额原始数据计算的方法和过程,并应用Matlab编程语言,对定额原始数据进行模拟和预测。在选择训练样本和检验样本时,对定额数据的影响因素进行较为详细的分析,并确定采用模糊综合评价等数理统计方法将定性指标定量化。在建模过程中,采用改变模型中隐含层神经元个数和训练函数类别的方法,分别进行拟合预测比较,从预测结果看出,当采用神经元个数为14、训练函数为Levenbeg—Marquardt的BP神经网络模型进行训练样本的检验时,所得的预测误差很小,说明该网络预测模型有较高的准确性,能够进行定额数据的预测。随后,结合《云南省公路工程定额编制规程》,用训练好的模型对正常施工条件下的消耗量进行预测,并对预测结果进行分析。最后运用层次分析法计算出由施工定额扩大为预算定额的幅度差系数,进而求出补充预算定额。