基础设施建设项目投资大，在建设前期科学估算建造费用，为其项目建设决策和投资控制提供依据，是工程项目管理的基本要求。但由于影响基础设施建设投资控制的因素多，其中重要的因素包括工程造价估算方法的科学性。围绕基础工程建设前期的投资估算问题，国内外工程建设领域的专家和学者进行了大量研究与实践，但至今尚缺乏公认的、高精度的工程投资估算理论与估算编制方法。本文基于案例推理技术，研究和探索公路工程项目投资估算的新方法，这对于补充和完善现有投资估算方法和理论，具有重要理论意义和工程参考价值。本文针对基于案例推理技术与传统的编制公路工程项目投资估算思想一致的基本特点，将人工神经网络与案例推理相结合，系统研究了基于案例推理的公路工程项目投资估算方法。本文首先分析了公路工程项目投资估算和基于案例推理的现状，研究了基于案例推理方法的基本原理和关键技术。在人工神经网络的理论基础上，对神经网络与基于案例推理之间的可结合性进行了深入研究。根据BP神经网络的诸多优点，建立了基于BP神经网络的公路工程项目投资估算相似案例的检索模型。利用模糊相似优先的概念，针对每一个公路工程项目投资估算的案例特征，分别建立了公路工程项目投资估算目标案例与源案例之间的模糊相似优先关系。通过公路工程项目投资估算案例的神经网络学习功能，建立了当前的公路工程项目投资估算和源案例之间的相似度关系，实现案例检索过程，进而完成公路工程项目的投资估算。本文利用Access数据库系统建立了公路工程项目投资估算的案例库，实现了公路工程项目投资估算系统的设计。最后通过实例分析表明，预估公路工程项目投资估算与实际投资估算一致，这证实了基于案例推理的公路工程项目投资估算系统的可靠性。