1.一种基于BP神经网络的蓄盐沥青混合料融冰雪寿命预估方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)设定融雪外加剂的掺量、沥青的用量、浸泡温度及浸泡时间为影响蓄盐沥青混合料融冰雪寿命的因素；

2)将马歇尔试样进行设定环境下的浸泡试验，分别记录不同融雪外加剂掺量、沥青用量、浸泡时间及浸泡温度下融雪外加剂的累计析出质量，然后将记录得到的融雪外加剂的累计析出质量作为马歇尔试样的试验数据，再将马歇尔试样的试验数据分为两组，其中一组作为BP神经网络的训练样本，另一组作为BP神经网络的测试样本；

3)将步骤1)中设置的影响蓄盐沥青混合料融冰雪寿命的因素作为BP神经网络的输入，再将马歇尔试样的试验数据作为BP神经网络的输出，设置人工神经网络的参数，然后将BP神经网络的训练样本输入到BP神经网络中，以建立影响因素与蓄盐沥青混合料融冰雪寿命之间的非线性映射，完成BP神经网络的训练；

4)调整BP神经网络中神经节点的数目，再将BP神经网络的测试样本输入到训练好的BP神经网络，选择最小的训练误差，以确定BP神经网络的参数，得最终的BP神经网络，然后根据最终的BP神经网络预测蓄盐沥青混合料融冰雪寿命。

2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的蓄盐沥青混合料融冰雪寿命预估，其特征在于，BP神经网络包括输入层、隐含层及输出层，其中，选用tansig作为隐含层的传递函数，选用purelin作为输出层的传递函数，选用learngdm作为学习函数。

3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的蓄盐沥青混合料融冰雪寿命预估，其特征在于，隐含层的神经节点数目通过经验公式法及尝试法确定，具体的，首先根据经验公式确定隐含层节点数的范围，然后用该范围内的数目进行逐个尝试，最终选取误差最小时对应的神经节点数目。