在软土地区修建高等级公路，沉降与稳定是一个核心问题。如何利用前期观测数据准确合理地预测路基沉降，对于施工安全和指导施工都具有十分重要的工程和理论意义。软土路基沉降是一个复杂的过程，受到诸多因素的影响，沉降观测数据也受到较多因素的干扰。本文结合苏北里下河古泻湖相软土地区高等级公路沉降观测工作，就如何从实测沉降数据中提取变形信息，并依据预测目的建立短期、中长期及最终沉降预测模型进行了研究。论文的主要工作如下： (1)在总结古泻湖相软基沉降观测数据特点的基础上，对小波分析在提取沉降变形趋势方面进行了研究。通过对实测沉降数据进行去噪对比分析，优选出适合沉降变形数据去噪的小波方法，为沉降分析奠定基础。 (2)利用小波分析和神经网络建立短期预测的动态时间序列模型。首先将实测沉降数据进行分解重构，提取沉降变形的趋势项和随机项，然后分别建立非线性的时序反馈神经网络模型，并结合滚动预测技术实现动态预测。 (3)采用灰色Verhulst-BP网络联合模型，对路基的中长期沉降趋势和稳定时间进行预测，该模型结合了神经网络和灰色模型的优点，适用于里下河古泻湖相地区软土路基的沉降过程模拟。 (4)针对里下河古泻湖相深厚超软土的次固结特性，提出了预测流变软土路基最终沉降的对数曲线模型和方法，该方法较为直观简单，在实际工程中具有一定的参考和实用价值。