农村公路作为公路网的重要组成部分，是连接高速公路、干线公路与乡镇、村庄的重要通道，对促进农村经济发展和农村文化交流具有重要作用。但随着交通量的不断增加，现有路面结构已出现不同程度的损坏乃至服役超期，亟需对其使用状况做出合理、及时的评价。但是农村公路路面性能评价不同于高速公路和干线公路，不能直接套用高速公路和干线公路的评价方法，因此结合农村公路自身特点提出一套合适的农村公路沥青路面评价方法是十分必要的。现有路面性能评价体系评价指标的选择是以高速公路和干线公路为数据基础，这不能很好的适用于农村公路路面使用性能评价。因此，论文在比较分析高等级公路评价指标的前提下，提出了农村公路沥青路面单项评价指标裂缝率指数CRI、路面状况指数△PCI和路面行驶质量指数RQI，并建立了各单项指标的评价模型。遗传算法与人工神经网络是人工智能的两个重要分支，有效模拟了生物进化机制和大脑神经信息处理原理，两者均具有十分突出的优良性能，能够有效解决很多一般数学方法难以解决的问题。论文是在对上述两种人工智能方法分析的基础上，首先分析农村公路沥青路面病害特性及养护特点，并对比高等级公路评价模型，建立了基于遗传-神经网络的以路面裂缝率CK、破损率△DR以及三米直尺测量值△为输入，以路面使用性能指数PQI为输出的农村公路沥青路面使用性能评价模型。