城市道路是城市基础设施中的主要组成之一,其对城市的发展以及人们的日常生活都会产生明显的影响。在最近几年中我国城市经济飞速发展,与此同时城市道路建设规模和建设速度不断加快,在进行城市道路基础设施项目建设中产生了一定的资金管理问题,导致项目建设效果差、建设质量不佳等现象。尤其是在一些大型的城市道路基础设施建设的过程中由于建设周期长、投入资金大、参与人员多等现象,导致其很难实现项目资金的有效管理。一旦在进行建设中出现资金浪费或者是资金使用不当等问题就会给国家和企业带来巨大的经济损失,甚至还有可能影响到项目建成之后的正常使用。因此在进行城市道路基础设施项目建设过程中要及时的对项目建设和管理效果进行评价。本文在进行研究时就提出了基于层次分析法和神经网络相结合的城市道路基础设施项目建设过程后评价体系,通过本文的研究能够确定影响项目资金管理和建设效果的影响因素,然后利用神经网络的作用对这些因素进行训练,从而确定本文研究的正确性。首先对人工神经网络、BP神经网络以及RBF神经网络进行分析和对比,选取更适合本文研究对象的RBF神经网络模型。利用层次分析法的作用确定建设项目体系内的各指标状况,对建设项目管理过程分解及特征因素分析,确定特征因素类型,进行特征向量选取,并得到每一因素的权重值,分析这些特征因素对道路基础设施建设的影响。对特征向量进行处理后,基于对神经网路的理论分析,搭建RBF神经网络模型,并对该神经网络模型进行训练及检验。最后以乌鲁木齐市绕城高速(东线)为例进行方法验证,对该模型进行应用研究,通过对模型效用进行分析,提出存在的问题,例如施工周期变更频繁、施工过程中成本控制质量不足等问题,最后针对性的提出解决对策,以期提升项目管理效率。通过本文的研究发现利用神经网络的作用能够对城市道路基础设施项目建设效果进行后评价,而且神经网络可以根据建设数据进行误差预测,从而提高城市道路基础设施项目建设的合理性,工程资金管理的高效性,最终起到良好的技术、资金管理,合理平衡质量、成本、进度之间的关系,达到预期建设目标,为乌鲁木齐城市道路建设提供良好的理论指导。