可行性研究阶段的投资估算决定着地铁工程项目的后期建设和运营的效果,对于地铁工程项目有着非常重要的影响。按照“十三五”规划,到2020年我国地铁建成总里程将达8600公里,地铁建设投资额将达两万亿元。由于地铁工程建设的复杂性以及投资估算工作的影响因素众多且呈非线性的关系,文章通过非线性的智能方法进行地铁区间盾构工程的投资估算。本文以采用盾构方式进行施工的地铁区间作为研究对象,从建设期的角度进行考虑,通过项目分解结构(Project Breakdown Structure,PBS)对地铁区间盾构工程进行项目分解,分析影响地铁区间盾构建设造价投资估算的工程特征,并在此基础上建立地铁区间盾构工程基本工程特征体系。通过对搜集的已建成地铁区间案例相关数据信息和资料进行分析及整理,建立地铁区间盾构投资估算相对完善的信息资料基础数据库。同时,考虑到工程特征指标之间可能会存在冗余和关联,采用粗糙集理论对这些工程特征指标进行属性约简,根据属性重要度的大小得到对地铁区间盾构造价影响较大的五个指标,为后期运用MATLAB软件进行建设造价投资估算预测减轻了工作量,达到了利用相对较少的信息预测即可得到相对准确投资估算的目标。将约简后的相应工程特征进行整理,借鉴枚举型案例筛选相似案例的原理得到与拟建工程相似性在60%及以上的案例,然后以此为基础通过MATLAB软件采用BP神经网络模型预测拟建地铁区间盾构工程建设造价投资估算,并建立与数据库智能链接的地铁工程建设造价智能估算系统,只需输入拟建工程的工程特征,即可通过系统内设定的运算程序快速给出投资估算值,同时该系统也能实现为案例库添加新的案例信息。最后将文中所建理论模型和系统应用于北京地铁项目中,验证了模型和系统的合理性及可靠性。