目前,推进城乡一体化建设是我国的重大战略目标。大力发展农村经济是实现这一目标的重要抓手。对于农村经济发展而言,公路交通运输起到重要的支撑作用。十四五期间农村公路建设资金总投入量预计将超过2.5万亿元,这为农村公路建设提供了巨大的发展空间和发展前景,但同时也面临巨大的挑战。以往农村公路建设存在投资资金利用率低以及人力、物力和资源配置不均等问题。如今如何实现投资效益最大化、减少投资资金的浪费等问题亟待解决。高效的农村公路成本管理是解决这类问题的重要举措,其中做好农村公路项目投资决策阶段的成本预测是成本控制的起点和关键工作之一。成本预测会对整个农村公路工程项目的规划、设计、施工以及后期的运营产生巨大的影响,甚至会关系到建设项目的成功与否。由此可见,成本预测对整个农村公路建设项目至关重要。本研究的目的是寻找一种既高效又准确的农村公路成本预测方法,通过该方法更加准确的确定项目的投资成本,为政府主管部门提供有价值的决策建议,减少投资资金的浪费,实现投资效益最大化。目前使用较为广泛的成本预测方法众多,但各有优缺点。由于农村公路工程具有分布广、里程长、数量多、规模小、环境复杂多变、影响因素众多且因素间关系复杂等特点,使得农村公路成本预测具有较高的不确定性。这些特点与案例推理方法擅长解决的问题相匹配,因此本文将建立以案例推理方法为理论基础的农村公路成本预测模型,来提高农村公路成本预测的精度与效率。案例推理方法中较为重要的工作步骤是案例检索,同时,案例检索过程基于农村公路成本的各项特征指标。因此,本研究通过回顾相关文献归纳总结出13个特征指标并结合农村公路的特点对其进行筛选,建立了一套农村公路成本预测特征指标体系。通过对以往研究的分析得出,案例推理方法在公路成本预测中也存在一定局限性,主要体现在两个方面。第一,当案例库中案例数较多时,逐一检索会增加大量检索工作,耗时耗力,降低了案例推理方法在成本预测当中的效率。第二,属性权重的确定是案例检索的关键性工作,现阶段常用的大部分属性权重确定方法均存在人为主观因素,导致属性权重的确定并不准确,进一步致使模型预测结果的不准确。针对以上两个问题,本研究引入模糊C均值聚类法将案例库中的大量案例先聚类,在同一类别中进行检索,以解决逐一检索带来的弊端。同时,本文采用灰色关联分析法确定属性权重,降低人为主观因素的影响,使属性权重更加准确,进一步提高模型的准确性。以案例推理方法为理论基础并结合模糊C均值聚类法与灰色关联分析法的农村公路成本预测模型,在发挥了案例推理方法的可解释性、实时性以及操作简便等优点的同时,又简化了其检索的复杂性,提高了属性权重的准确性,从而进一步提高了整个成本预测模型的高效性。本文运用实际案例对模型进行验证,实验结果表明该模型在提高预测效率的同时也具有较高的准确性。最后,本文采用python程序语言建立了一套集成化的农村公路成本预测系统,使模型能够更加快速的进行农村公路的成本预测工作。本研究完善了传统案例推理方法在成本预测领域的不足之处,并基于案例推理方法建立了一个高效准确的农村公路成本预测模型。