近年来,随着我国经济的快速发展,大量的高速公路不断兴建。在软土地基上修建高速公路时,提高路基的稳定性、控制路基沉降是关键的工程技术问题,因此,工程上对软基路堤沉降量的预测精度有较高的要求。本文首先分析和总结了路基沉降的各种计算和预测方法。然后,在介绍人工神经网络原理的基础上,深入分析了人工神经网络的结构、特征以及学习算法,建立了应用于沉降预测的BP网络模型,对实际工程中高速公路软土地基路堤的沉降发展过程进行了预测。通过与实际监测数据的对比,证明该法对沉降的短期预估有较高的精度。本文还采用双曲线法、三点法和Asaoka法对路堤的最终沉降进行了预测,并与人工神经网络法进行了对比分析。最后,根据实际工程中多个断面的沉降监测数据,本文考虑路堤填筑高度、软基硬壳层厚度和地基处理方式三个因素建立了沉降修正系数模型,编制了用于工程所在地区路基最终沉降计算的沉降修正系数表。