近年来,越来越多的实例证明,半刚性基层沥青路面结构客观存在的不足,容易形成反射裂缝。一旦发生损害,经常面临结构性维修,耗能大、费用高。倒装结构沥青路面能够充分发挥沥青稳定碎石、级配碎石和半刚性材料三者的优势,有优良的延缓反射裂缝和一定的排水性能,具有良好经济效益。倒装结构中,级配碎石层的施工质量是保证该路面结构具有良好的力学特性和稳定性的重要因素。加强级配碎石层的施工质量控制,是提高整个倒装结构沥青路面施工质量的关键保证。本文论述了级配碎石施工质量控制是一个多影响因素的非线性综合问题,目前其施工质量控制主要集中在事后控制。引入人工神经网络建立级配碎石施工质量控制和预测模型,模拟专家对级配碎石层铺筑后的质量水平进行预测,进而根据预测结果来判断目前采用的施工质量控制措施是否有效以及改良质量控制措施。本文从施工全过程分析了倒装结构沥青路面级配碎石施工的特点和施工质量控制的重点,建立了级配碎石施工质量控制指标体系;为消除指标间的相关性,利用主成分分析法提取6个主成分作为神经网络模型的输入,基于BP神经网络用MATLAB平台建立了级配碎石施工质量预测评价模型,以收集的广东地区为主的32个级配碎石施工项目数据样本对其进行了训练和测试,并应用于新博高速倒装结构级配碎石层的3个施工段进行施工质量预测,比较预测结果,提出了质量管控措施,对倒装式沥青路面级配碎石施工质量管理提供了一个可参考的、实用的控制方法。本文在构建神经网络时还进一步将分别基于BP神经网络、RBF神经网络和广义神经网络的级配碎石施工质量控制和预测模型进行了误差比对,为级配碎石施工质量控制神经网络模型的选型提供了思路。