随着我国公路工程建设市场化程度的日益提高，“十三五”规划的实施以及“一带一路”战略的全面铺开，公路建设将迎来新一轮发展契机。但是在公路建设蓬勃发展的同时，也存在着造价管理不到位，建设效益不佳等问题。目前公路工程造价管理的基本体系是通过确定合理造价来有效控制工程造价，公路造价受国家政策、工程设计、市场供求状况、社会经济发展水平等众多不确定因素的影响，这些因素相互糅杂构成了十分复杂的非线性系统，使得合理造价存在不客观、不能量化评价的模糊性，导致在造价控制上存在困难，影响公路建设的投资效益。　　为了解决公路工程合理造价难以客观化以及量化评价的难题，针对对比分析、结构分析等定性分析方法评价合理造价的不足。本文首先通过阅读文献，深刻研究合理造价以及大数据理论，并总结分析了二者在理论上的相关性和优势。然后在调研和收集各省大量造价管理数据的基础上，立足于理论研究、综合分析、实践应用三个层次，采用基于大数据分析与处理的方法，依托SPSS、MATLAB等软件进行造价数据的整理与分析，并通过模糊特尔斐法进一步筛选了建立了的合理造价评价指标体系，利用BP神经网络自学习的优势建立工程合理造价评价模型。最后通过实例验证，结果表明基于大数据与神经网络相结合而建立的模型可为公路工程合理造价评价提供更多的信息，算法的准确率较高且可行有效，具有实际利用价值，并克服了传统的合理造价评价科学性不足以及受主观因素影响较大的缺点，可为后续造价管理提供可靠的参考价值。