多年来，在公路建设中，为了改善土壤的工程财产，路基和底基层土壤稳定一直被用作首要和主要的过程之一。 这些层的强度由它们的加州承载比（CBR）值表示，这是非常昂贵和耗时的。为了克服这种情况，本研究提出了一 种使用多元回归分析（MRA）预测水泥和废玻璃掺合料稳定的黑棉土的浸泡加州承载比（CBR）值的方法。实验测 试结果，如阿太堡极限（液限（LL）、塑性极限（PL）和塑性指数（PI））、两种压实作用的压实特性，即标准普 氏压实剂（SP）和改良普氏压实法（MP）（最大干密度（MDD）和最佳含水量（OMC））、CBR、废玻璃（WG） 含量和水泥含量（Cm），从尼日利亚包奇巴勒瓦大学的实验室获得的数据已被用于开发多元回归模型。以加州承载 比为因变量，以液限、塑限、最大干密度、最佳含水量、废玻璃含量和水泥含量为自变量。回归分析计算了每个可 能模型的误差均方（MSE），并且没有为最佳回归方程选择具有大 MSE 的模型。对于六变量模型（Cm、WG、LL、 PL、OMCsp、MDDsp）和（Cm，WG、PL、LL、OMCmp、MDDmp），最佳模型具有出现的 MSE 的最小值，其中 对应的倍数确定系数 R2 ＝ 0.98 和 0.94 的较高值。拟合回归模型的性能评估表明，上述变量之间存在很强的相关性 （R2 =0.89-0.98），根据本研究得出的模型方程对响应进行了很好的预测，因为该方程可用于估算具有类似岩土财产 的其他黑棉土的浸水 CBR。