云南公路桥梁众多,历来是公路养护管理的重点。随着交通量的增长和混凝土的老化,不少桥梁逐步退化成危桥,需要进行加固改造。在危桥加固工程中,快速准确测算工程造价成为提高精细化管理水平的现实需求。该文结合危桥加固工程特点,构建了特征变量和目标变量,搜集整理了可用的样本数据。使用贝叶斯正则化B P神经网络构建预测模型,将样本数据随机划分为训练样本和检验样本,训练样本用于训练网络,检验样本用于评价模型的预测精度。经仿真验证,模型具有良好的预测精度,预测的相对误差在可接受的范围之内,从而说明该文构建的特征变量和目标变量体系是合理可行的。然后,使用谱聚类优化贝叶斯正则化BP神经网络模型的输出,进一步探索提高预测精度的方法。经仿真验证,谱聚类优化的预测模型相较于未优化的模型,在预测精度上有更好的表现。该文的研究表明,使用危桥加固工程的一些典型特征,能够对工程造价进行快速预测,预测精度在可接受的范围内。这种方法可在隧道加固工程、坏路处治、路面预防养护等专项工程上拓展。