摘要：基于GEP编程的信息搜索能力和BP网络建立了公路工程特征因素与工程造价的关系模型,并对模型进行了最优性预测评价,从而满足工程造价预测的实际应用需求.文章运用MATLAB仿真软件获取了影响公路工程造价的12个影响因子,并运用BP神经网络训练获得了影响公路工程造价的7个主要影响因素.针对选定影响因素基于BP网络和GEP算法给出了4个不同公路造价预测模型的评价指标和优模型解的分析.研究结果表明基于主线里程、通道数量、路基土石方量、桥梁数量、隧道数量、地貌特征、利息率7个主要特征因素的两种算法模型所获得的预测结果精度要显著高于考虑全部特种因素的模型结果;基于主要特征因素的GEP网络算法模型获得的预测结果更为精确,模型最优;应用GEP网络在处理公路工程造价这类非线性空间全局搜索中具备了很高的搜索效率,能有效弥补BP网络泛化能力较低的问题.