建设项目频繁发生的工程变更影响目标的实现,也导致了工程争议的不断发生,减少工程变更争议和降低工程变更争议解决成本已成为工程变更研究的热点。随着人工智能技术在其它领域的成功应用,其中在工程争议发生预测和工程诉讼结果预测方面取得了不错的研究成果。本文构建工程变更争议案例库和规则库,使用基于案例推理（CaseBased Reasoning,简称CBR）为主,基于规则推理（Rule-Based Reasoning,简称RBR）技术为辅的模型预测工程变更争议结果,对实现工程变更争议解决方式科学决策具有重要意义。首先,基于对工程变更争议案例判决书分析,提取影响工程变更争议判决结果的条件属性和表示判决结果的决策属性,选择案例——属性——属性值的传统案例表示方法构建工程变更争议案例库,提取工程变更争议判决规则,选择本体编辑工具protégé软件构建工程变更争议本体和使用语义网规则语言（Semantic Web Rule Language,简称SWRL）编写规则,构建基于本体的规则库,将判决书中的信息转化为计算机可处理的数据。其次,根据CBR和RBR推理过程以及各自的优劣势,提出将RBR作为CBR辅助的推理技术的争议结果预测模型,设计基于粗糙集理论和最相邻算法的相似案例检索方法和选择Drools推理引擎实现规则推理。最后,基于构建的案例库、规则库、预测模型和方法,以工程变更价款争议为例进行实证研究,结果表明使用该方法对工程变更价款争议的诉讼结果预测的准确率高达90%。说明本文所使用的方法可以有效的实现工程变更争议结果预测。本文使用CBR和RBR结合的推理技术,一方面可以从过去大量的判决书数据进行数据挖掘转化为可用的知识,帮助承发包双方做出科学合理的工程争议解决决策,减少盲目诉讼带来不必要资源的浪费,从而减少工程争议解决成本。另一方面,拓宽了CBR和RBR结合的推理技术的应用领域,丰富了工程变更管理研究方法。