乡村公路是我国公路网的组成部分,是农村经济发展的重要基础设施。“十五”以来,国家加大了乡村公路建设的力度。随着我国公路工程建设规模和投资力度不断增大,公路工程造价估算日益显示出其重要性。而目前我国在公路建设方面,存在普遍的造价失控现象,其中最为主要的原因是：投资预测的准确程度不够。传统的公路造价估算模型已显示出不同的缺点,加之乡村公路有其独有的特点,受地质、气候条件影响很大,建立一个适合乡村公路工程的造价模型具有重要的现实意义。本文以乡村公路的重要组成部分之一——路基工程的造价为研究实例,提出了基于BP神经网络的乡村公路工程造价估算方法。首先,论文在对国内外研究现状进行分析的基础上,论述了公路工程造价的含义、特点及构成,并通过对现有的主要公路工程造价模型进行比较与分析,提出了基于BP神经网络的乡村公路工程造价估算方法。接着,论文分析了神经网络相关理论,并阐述了BP神经网络的算法与不足,提出了基于附加动量法和自适应学习速率的改进BP算法。在此基础上,阐明了基于BP神经网络的乡村公路路基工程造价预测方法的思路和具体步骤。然后,论文详细分析了湖南省乡村公路的具体情况及造价中存在的问题,并对路基工程造价的影响因素进行了分析与筛选,确定了9个主要的影响因素作为BP神经网络的输入。论文在明确路基工程造价主要影响因素的基础之上,确定了三层BP神经网络的具体结构,构建了路基工程造价的预测模型,并利用收集到的有关湖南省乡村公路路基工程造价的实例样本数据,对该模型进行训练、检验和修正,得到了较好的预测结果。最后,利用建立的乡村公路工程造价模型,对湖南省会同高椅水电站库区公路路基工程的实例数据,进行路基工程造价预测,给出了较好的预测结果。本文结合湖南省乡村公路的实际情况,将神经网络运用到乡村公路工程造价中,为乡村公路工程造价估算提供了一个新的有效的方法,论文的结论将对今后解决乡村公路工程的造价估算问题起到积极的指导作用。