随着经济的发展和社会的进步,全国城镇化进程的逐步加快,我国综合管廊的建设已在两批试点城市中得到大力推广。综合管廊属于全地下工程,其建设时间长,投资金额大,融资方式十分复杂,牵扯方众多,这些特点均对综合管廊的造价管理提出了更高的要求。早期进行综合管廊的投资估算可为项目的可行性研究、设计方案比选等决策提供重要依据,同时也能够为综合管廊工程造价的控制管理带来极大便利。因此,针对综合管廊的特点,采用合理的数学建模方法和计算机技术,以已建工程数据为样本库,构建精准且快速的投资估算模型具有十分重大的意义。本研究充分结合综合管廊工程特点和造价特性,依靠已建工程的造价数据,提出一种快速且可靠的新型综合管廊投资估算模型。首先,对本研究所采用的基本理论和基础方法予以说明,将BP神经网络与传统快速估算方法进行对比分析,确定基础模型。其次,阐述综合管廊基本概念、投资估算的意义与相关内容、BP神经网络的不足以及遗传算法的理念,在上述研究的基础上,确定了基于GA-BP神经网络的综合管廊投资估算模型。同时在阅读大量相关文献、计价办法和行业规范后,结合近年来的工程案例,界定了影响综合管廊造价的特征参数,综合运用专家打分法和主成分分析法,进一步筛选并根据实际情况确立了主要指标体系。最后,系统说明了 GA-BP神经网络的MATLAB实现步骤,构建了新型的智能优化算法模型,并通过已建综合管廊数据库进行了系列仿真验证。仿真结果表明,较于普通BP神经网络,本研究模型的估算结果精度更高,估算速度更快,估算效果的稳定性更强,能够满足综合管廊投资估算的精度要求。本研究以MATLAB智能工具箱为载体,构建的基于GA-BP神经网络的综合管廊投资估算模型,具有运行迅速、简便易懂等特点。且通过工程实例进行验证,符合投资决策阶段的精度要求,针对目前综合管廊投资估算的相关问题,提供了有力的数据支撑和较高精度的预测方法,有利于提高综合管廊的造价管理水平。