用物理处治技术修建膨胀土路堤能产生显著的工程、经济、生态环保效益，而填料合格与否是保证技术实施的前提和关键。南宁为著名的膨胀土分布区，兴建外环高速公路需利用膨胀土近百万方，当地潮湿多雨的气候条件，一年中适合施工的天数少，大规模采用膨胀土筑路首先要解决迅速、准确进行填料评价的技术难题。为此，本文开展膨胀土填料改进CBR指标快速确定方法研究。基于对改进CBR试验成果及国内外预测理论、方法的分析研究，确定试验方案并开展试验工作。选3种代表性土样进行基本土性、强度、变形试验，获得各自的路用性能；根据预测需要设定试件浸水时间（4h、8h、12h、16h、20h、24h、28h、32h、36h、40h、44h、48h、56h、64h、72h、80h、88h、96h），完成了3种土样共54组108个试件的改进CBR指标测试，获得开展预测研究的必要数据资料。用回归参数模型中的指数、双曲线、幂函数、平方根、对数五种模型分别对实测改进CBR值及改进CBR膨胀量随浸水时间变化的关系曲线进行拟合，结果表明指数模型的拟合精度均最高，断定用试件浸水1天的实测数据进行改进CBR指标预测必须选择指数型预测模型。为取得最佳预测效果，本文引入有机灰色神经网络（OGN）模型。将实测的3土样系列数据代人OGN模型做预测分析，发现用试件浸水1天内的6个测试数据能很好地预测浸水4天试件的实测值，比用GM（1,1）模型做预测的误差小很多。此外，对填料改进CBR值的预测，既可直接用OGN模型也可采取建立CBR值与CBR膨胀量的关系间接加以实现，最终获得基于OGN模型用一天测试数据预测膨胀土填料改进CBR指标的方法。提出快速确定膨胀土填料改进CBR指标的方法，促进了物理处治新技术的推广应用。