滁宁高速公路是国家重点干线公路,是安徽、江苏、河南省公路网的核心组成部分。自2006年建成通车以来,为当地人民群众创造了更多的经济效益。但是随着道路使用时间的延长和交通荷载的增加路面出现了多种病害,路面后期维修养护不仅耗费大量资金且造成环境污染,路面预养护作为一种主动养护方式,在延缓路面破坏、增加路面使用期限的同时降低了工程造价。本文在多种预养护措施的基础上研究适合滁宁高速路面的预养护方案,为有关养护人员及管理人员提供参考,具有一定的经济及社会意义。本文基于滁宁高速公路路面检测数据,采用描述统计法剖析路面破损情况。借助SPSS数据分析软件,探究影响滁宁高速路面性能的主要因素。运用广义加权组合预测法,构建适合滁宁高速公路的预测模型。依据费用效益评估法计算预养护的时机,采用多目标决策算法进行最终方案的确定。主要研究内容如下:（1）遴选指标。采用描述统计法对滁宁高速公路2010～2019路面检测数据进行总结并分析,归纳该路面的主要病害类型。再依据主要病害,结合沥青路面性能评定标准和沥青路面养护技术规范,建立滁宁高速路面状况评价指标体系。（2）构建组合预测模型。借助SPSS数据分析软件,运用因子分析法,梳理影响滁宁高速公路路面性能的因素,以主要因素为自变量,路面性能为因变量,分别建立灰色预测模型和BP神经网络预测模型,依据广义加权平均法求组合预测的加权系数,构建组合预测模型,最后通过实例分析,掌握滁宁高速路面未来发展趋势。（3）确定预养护时机。采用列举法将目前常见的计算沥青路面预养护时机的方法进行介绍,简要阐述各自的优点和局限性,通过分析比选,费用效益法能够定量计算预养护的时间,费用采用等额年费用法计算,效益通过衰变曲线与临界值围成的面积计算,最终可得到滁宁高速的预养护的时间。（4）方案比选。依据多目标决策算法,以节约成本、降低环境成本和社会成本为目标,构建目标函数,借助MATLAB平台,编写多目标的程序,运行得到多个预养护方案,通过方案比选,确定最终的预养护方案。研究结果表明,灰色系统与BP神经网络有效结合,能够更加精准的预测路面衰变趋势,从而选择最佳养护时机,以MATLAB软件为平台,通过多目标决策算法能够快速、有针对性的提出符合滁宁高速公路沥青路面的预养护方案。提出的方案不仅适用本工程,也为类似工程提供参考。