在城市不断发展的今天,地铁成为了解决城市交通拥堵的最佳方案,目前我国多个城市都在积极开展城市地铁的建设工作。地铁车站作为地铁网络中的关键节点,是整个地铁建设过程中的重点环节。地铁车站工程往往具有建设周期长、投资大的特点,而建设过程中涉及多专业,多工种交叉作业,不确定性因素多,环境多变,易受外界环境干扰,往往会导致其进度和投资失去控制,远远超出其计划目标,因此亟需一种能对进度和投资进行控制的方法来更全面、更细致地对进度和投资进行管理。本文以地铁车站作为研究对象,首先分析了地铁车站建设进度及投资的相关理论和现有研究,查阅文献找出对其维护成本及进度影响较大的因素,并收集了以往类似工程相关数据,整理分析后建立地铁车站历史数据库,为车站的进度和投资目标预测提供支持,并根据历史数据建立地铁车站进度及投资的原因对策数据库。然后建立了地铁车站进度及投资智能预测和控制模型。运用余弦相似度法从历史数据库中筛选出相似案例,并用BP神经网络对地铁车站的进度及投资目标进行了预测。运用挣值法对地铁车站建设的进度及投资进行统计分析,判断其偏差情况,并根据偏差程度建立了地铁车站进度及投资预警响应体系,结合PDCA对地铁车站的进度和投资循环控制,然后提出开发地铁建设进度及投资智能预测和控制系统的思路,让地铁车站建设过程中的进度投资控制信息化、智能化、便捷化。将此模型运用于成都地铁X号线Y车站,验证了该模型的可行性和可操作性。最后,开发了地铁建设进度及投资智能预测和控制系统。该系统有两个功能:一、对地铁建设进度及投资目标进行智能预测;二、对地铁车站的建设过程中的进度和投资的相关数据进行统计分析,对其进度和投资进行动态控制。使管理者能够更为便捷地对工程建设过程中的进度和投资情况进行分析、并及时采取控制措施,从而大大提升地铁建设进度和投资管理效率和水平,为有效提升地铁建设投资和进度管理经济和社会效益提供决策支持和建议。