随着大型桥梁结构健康监测系统的不断发展, 桥梁监测信息呈现数据量巨大、种类多，增长快等显著的“大数据”特征，传统的单一时序数据挖掘技术由于数据存储成本高、计算效率低、且不能有效分析多参数信息，已无法有效分析处理结构状态信息。本项目针对以上问题，通过研究桥梁结构健康监测信息大数据特征，提出大数据环境下的近似时序数据模型、单/多元时序数据挖掘算法，解决海量异构桥梁监测信息数据压缩、多参数数据融合和大数据环境下的桥梁结构状态表征参数提取及评估等关键问题，构建基于大数据挖掘的桥梁结构状态综合分析与评估理论方法与技术体系，进一步结合模型试验与实际工程应用，验证并优化完善以上理论与技术。本项目研究在推动大数据挖掘技术的发展的同时，可望丰富桥梁结构健康状态分析与评估的理论和方法系统，对大型桥梁的养护、运营管理和灾难预警等具有重要应用价值。
