路面性能的预测模型是一种帮助道路管理者了解路面状况的工具。它可以对路面性能的发展变化进行一定程度的预测，从而帮助道路管理者全面而充分的掌握路面状况，进而对路面管理在资金、时间、材料和人员等方面进行优化。本文以美国密西西比州交通部（Mississippi Department of Transportation,MDOT）二十年间积累下的一千多万条数据为基础进行回归建模。取其中70%的数据用于建立模型，取其30%的数据用于模型检验。建模过程中选用养护模型中的几个重要参数作为本次建模的指标。并通过非线性回归的方法，建立一套幂函数形式的路面性能预测模型。新建立的模型一共分为原筑沥青路面、罩面沥青路面、复合路面、接缝混凝土路面和预应力混凝土路面等五个大类。共建立了包括中重度龟裂面积百分比、其它裂缝面积百分比、其它中重度裂缝面积百分比、粗糙度、平均车辙深度、路面状况指数、剥落面积百分比、主要裂缝面积百分比等8个指标的共25个方程。之后通过检验数据对所建立模型的有效性和相关性进行测试。随后，通过预测结果比较分析本文所建立的模型与现有模型之间的异同。结果指出现有的路面性能预测模型更多的注重对现时路面性能的评价，而缺少对于路面性能未来发展趋势的判断。今天的道路环境与模型建立之初已有很大不同，这使得现有模型在对路面性能的预测精度方面已有所下降。而本文所建立的模型在总结前人经验的基础上，引入了路龄对于路面性能的影响，这就使得本文所建立的模型可以对路面性能在未来的发展趋势做出一定的预测。而在考虑了更多的影响路面性能变化的因素之后，本文所建立的模型在路面性能预测精度方面，较原模型有了进一步提高。此后，本文利用新建立的模型，通过贝叶斯方法对另一种路面性能预测模型——密度法模型的转换系数进行修正，以提高其对路面性能的预测精度。文章最后，通过一个实际案例，介绍了新建模型的效用。从各检测结果和实用效果来看，这套新的路面性能预测模型在不影响路面管理系统中其它部分运行的情况下，与现有的路面管理系统中的养护模型顺利对接，并提高了路面管理系统对于路面性能的预测精度。较好地满足了路面管理者对于路面状况了解和掌握的要求，并可以完善和丰富现有路面管理系统对路面性能的评估方法。为路面管理者进行路面养护提供更大范围的参考空间，为更好的管理路面做出贡献。