本发明属于交通工程技术领域，公开了一种基于图神经网络的路基设计方法、装置、设备及存储介质；该方法包括：获取路基探测参数；通过预先建立的图神经网络基于路基探测参数进行预测，得到预测权重序列，图神经网络包括图网络和图分类，图网络包括由图本体构建的图卷积层和预选池化层；根据预测权重序列从预设设计方案中确定目标路基设计方案；本发明通过结合图论和神经网络的优势，利用神经网络的深度推理能力和图本体的明确逻辑为路基智能决策提供精确和可解释的预测算法，实现对输入特征参量的拓扑约束，既提高了决策的准确性，又增强了决策的可解释性，避免了深度学习神经网络内部工作机制不透明、决策过程缺乏可解释性的问题。