近年来,我国交通发展迅速,机动化水平显著提高,全国大小城市内的汽车数量激增,在带来GDP高速增长的同时也带来挑战,比如北方冬季降雪量较大,交通事故频频发生,路段积雪导致的事故逐年增加。本文分析了影响埋设碳纤维发热电缆的水泥混凝土路面融雪化冰效果的各个因素,并在此基础上通过BP神经网络的预测功能解决实际工程应用中路面融雪化冰加热方案的设计问题并给出详细步骤。本文研究对象为冬季降雪区域的水泥混凝土道路,研究的主要成果包括以下几个方面:(1)基于传热学基础理论建立传热模型分析推导本试验的融雪化冰所需耗热量计算公式,同时分析出各因素作用传热过程的影响作用机理。(2)通过进行独立正交试验,采用数学方法减小试验数据误差,为预测具体工程条件下化雪时间以及耗电量提供可靠精确的数据支撑。分别控制风速和电功率为单一影响因素,量化分析其中单一因素对温升趋势的影响。设置有无预热、有无隔热层对比试验分析其对最终融雪化冰效果影响。(3)建立BP神经网络对化雪时间以及预热时间进行预测,对比预测结果与试验结果论证了BP神经网络预测的精确程度,化雪预测测试平均相对误差为2.97%,预热预测测试平均相对误差为4.85%,预测精确度较高。本文还选用MIV算法进行单因素影响能力评估,得出影响程度排名为:电功率>埋深>雪层深度>温度>风速>排线间距。以本文方法在具体的工程地域可以得到高效节能的加热方案优化设计。以武汉为例,设计240W/m~2的电功率就可以达到高效融雪化冰且节约电能的目的,预测路面融雪化冰系统预热时间为1.18小时。