沪嘉兴高速公路自1988年建成通车以来,中国大陆高速公路经历了30年的持续快速发展,“十四五”伊始,我国高速公路总里程已经超过510万公里,未来几年仍将保持快速增长。随着公路里程的不断增长,公路工程造价指数也呈现上升趋势。随着社会的发展和各项宏观经济指标的不断增长,各省市公路工程造价的增长也有很大差异。针对这样的大趋势,我国积极推进工程造价管理体系的优化与应用,综合大数据及工程管理信息化等相关技术,对高速公路工程概算进行预测和控制工作,现阶段公路工程造价概算的编制依然是以国家发布定额和各省相关部门建立的初步规模的造价指数指标数据库为依据,公路工程造价设计概算的编制依然无法保障巨额投资的合理地、规范地使用。因此,运用合理的数据回归模型对公路工程造价指标的预测就显得尤为重要。论文通过对影响高速公路造价指标的各项因素进行梳理,通过文献综述、案例分析、调查问卷等形式确定影响工程造价指标的项目内特征指标和宏观经济指标,研究各项指标对于高速公路造价指标以及各项指标之间的相关性,随后运用多种形式的预测方法进行高速公路造价指标预测模型的构建,其中选用对多重共线性处理能力较强的Lasso回归预测模型和在金融、房地产领域已经得到普遍应用的XGBoost算法模型同时进行预测模型的构建,通过统计分析全国2016年-2020年五年间各省高速公路新建工程的322组数据,使用RMSE、MAE、R2等预测结果评价指标,对于两种模型的预测能力进行评判,选择出预测能力更加优秀的模型,确定参数组合。最后,论文通过XGBoost算法模型强大的学习能力和预测能力,分析各特征指标在造价指标体系中的特征重要性,并进行排序,并对最优参数组合进行预测验证,输出完整的我国高速公路工程造价指标的预测模型与相关性特征指标。