我国高速公路随着使用年限的延长和交通量的增长,已逐步由快速建设阶段向养护管理阶段过渡,养护管理任务将十分艰巨,其中路面使用性能评价和预测是养护管理的前提。由于我国高速公路以半刚性基层沥青路面为主,因此本文对高速公路半刚性基层沥青路面使用性能评价和预测进行系统研究。依托2016年福建罗宁高速、2016年京藏高速甘肃段和2014年河北省14条高速公路的损坏状况数据,分析高速公路半刚性基层沥青路面主要损坏类型。在此基础上,建立适用于高速公路半刚性基层沥青路面的使用性能指标体系,体系包含路面损坏状况指标、路面结构强度指标和路表功能状况指标3类一级指标。其中路面损坏状况指标包含路面修补状况指标、条状裂缝状况指标和其他破损状况指标3项二级指标;路表功能状况指标包含路面行驶质量指标、路面车辙状况指标和路面安全性能指标3项二级指标。基于支持向量机理论,建立高速公路半刚性基层沥青路面使用性能评价和预测模型。在路面使用性能评价方面,首先采用主成分分析法对评价指标进行降维处理形成彼此相互独立的主成分,然后选取主成分样本训练支持向量分类机,构建主成分分析法与支持向量分类机相结合的PCA-SVM模型,模型评价结果与实际相符;在路面使用性能预测方面,利用遗传算法较强的全局搜索能力这一优点对支持向量回归机参数进行优化,解决支持向量回归机在预测时参数难以准确选取的难题,构建遗传算法与支持向量回归机相结合的GA-SVR模型,模型预测结果相对误差均小于1%。本文研究成果用于指导高速公路半刚性基层沥青路面养护维修计划和方案的合理制定,为养护决策及路面管理提供可靠理论依据。