进入21世纪,以大数据、物联网、AI和云计算为代表的新一代信息技术快速发展,智能交通作为这些技术前沿应用领域的复杂巨系统,在全国各个城市得到广泛建设。2015年新预算法正式施行和2018年9月中共中央和国务院发布的《关于全面实施预算绩效管理的意见》,从国家层面为财政预算绩效管理开启新的篇章。公共项目是财政预算支出的主要方向,其绩效评价尤其备受关注和重视。而智能交通项目作为一种政府主导的大型公共项目,所需资金大部分由政府财政拨付,且投资和建设规模巨大,对其进行科学的绩效评价意义重大。本文首先对相关的国内外研究成果进行综述,然后在相关研究基础和理论分析的基础之上,梳理和总结了智能交通类公共项目绩效评价的依据、目的和评价模式,为如何选择评价主体和构建评价指标体系提供了理论依据。其次,构建了智能交通项目绩效评价指标体系。针对智能交通项目从设计和实践两个角度进行原则研究,确定了4E设计原则,以及目标导向性等实践原则。在多元塔式结构模型选定下,以公共支出流程和逻辑框架理论等为基础,结合智能交通项目的特点,确定了指标的五大维度,最终构建完整的智能交通项目绩效评价指标体系。此外,建立了基于BP神经网络的智能交通项目绩效评价模型并设计和实现了可视化系统。分析了神经网络算法的原理,对神经网络应用于本文的适用性进行剖析,构建出了基于AHP以及区分度改进的BP神经网络评价模型。采用原型法思想对本文的评价模型进行信息化的系统分析,选择Java、Springboot、Matlab和微信小程序等技术设计出了AHP评价系统和BP神经网络评价系统,实现了本文所构建的智能交通项目BP神经网络评价模型的系统可视化交互,满足实际操作需求。最后,针对X省重点县乡道智能交通项目进行实证分析。在介绍项目背景和评价过程之后,对BP神经网络模型进行系统仿真评价,结果表明三组仿真效果绝对误差平均在0.01左右,相对误差百分比在2.2%左右,验证本文所建立的BP神经网络评价模型和系统符合实际效果,并对评价结果进行了深入分析。根据评价结果和实际调研情况,提出X省智能交通建设和发展的相关对策建议。