测量是人类认识物质世界的重要手段,通过测量人们对客观事物在“质”的基础上获得了“量”的认识,从而总结出一般规律,建立起各种不同的计算公式和模型。但是,一般我们所建立起的模型,必然存在与客观实际不完全相符的情况,我们称之为模型误差。尤其是在现代数据采集的高精度化和自动化,改变了常规大地测量中的偶然性。本文系统的研究了模型误差理论及其诊断方法、模型误差的补偿效果方法、模型补偿在道路工程方面的应用。在软地基上修建高速路,造价高,标准高,对路基的沉降和稳定性要求高,而由于软地基自身透水性强、含水量大、强度低等特点,故沉降问题也成为一个修建高速路的核心问题,对于路面地基沉降的及时预测,对于整个施工团队的时间的控制具有重要的意义。由于目前对于模型误差的补偿技术研究不够深入,缺乏多种数学模型的对比研究及其精度的评定,对于其公路工程地基的沉降预测方面也有所不足。而目前,公认的比较合理的沉降预测方法是根据现场实测沉降值进行拟合的方法,由于算法的复杂性,要求实测数据的时间间隔要长,就不可避免的产生了误差,及时进行补偿,可以有效的提高模型精度。本文主要研究了模型误差理论和数据处理模型,以及用数学中统计的方法,来进行误差的诊断。在模型误差补偿方法上,重点研究了附加参数法、附加系统权、最小二乘配置、半参数法。通过一组实验拟合数据,用4种方法进行了补偿分析,得出相关结论,并提出了不同的回归模型的选择,对模型误差补偿效果影响不同的观点。最后,结合多个工程实例,对模型误差补偿技术在道路工程的沉降预测的应用,进行了详细的分析,经验公式法存在模型误差,本文将最小二乘配置法与解决公路工程实际问题相结合,对常用的利用实测数据建立模型的经验公式相结合,进行地基沉降的预测。经过试验分析表明,通过对比补偿效果图,可以发现基于最小二乘配置的模型补偿方法补偿效果良好。