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龙图腾网获悉中国港湾工程有限责任公司;重庆大学申请的专利一种基于自适应高斯过程模型的桥梁状态可靠度评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121479213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610018128.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于自适应高斯过程模型的桥梁状态可靠度评价方法是由刘文朋;狄谨;刘宝河;何俊彪;肖怀灶;徐青云;侍嘉鹏;苏益;杨佳岩;胡伟明;秦凤江设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应高斯过程模型的桥梁状态可靠度评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应高斯过程模型的桥梁状态可靠度评价方法，应用于桥梁状态评价技术领域。包括以下步骤：获取桥梁WIM数据和桥梁响应监测数据；提取WIM峰值和响应峰值；采用GPM修复历史数据；采用自适应移动窗口训练策略训练GPM；修复建模数据的缺失值；存储响应峰值的概率建模结果；对当前传感器所有步的建模数据进行概率建模；对所有传感器的建模数据进行概率建模；计算桥梁构件和结构的可靠度指标。本发明利用GPM强大的非线性回归能力实现对桥梁WIM峰值和响应峰值缺失值的自修复，提出自适应移动窗口训练策略，在保证精度几乎不降低的前提下大幅度提高训练效率。

本发明授权一种基于自适应高斯过程模型的桥梁状态可靠度评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应高斯过程模型的桥梁状态可靠度评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从桥梁SHM系统中获取桥梁动态称重和桥梁响应监测数据； S2、提取桥梁动态称重峰值和交通荷载导致的桥梁响应峰值； S3、将数据分为历史数据和建模数据，采用高斯过程模型GPM对历史数据中的峰值进行缺失值修复； S4、采用自适应移动窗口训练策略训练高斯过程模型GPM； S5、基于高斯过程模型GPM修复建模数据的缺失值； S6、存储响应峰值的预测均值和预测标准差作为当前步荷载效应的概率建模结果； S7、重复S4-S6，对当前传感器所有步的建模数据进行概率建模； S8、重复S2-S7，对所有传感器的建模数据进行概率建模； S9、结合峰值响应的概率建模结果和抗力模型，采用一次可靠度方法计算桥梁构件的可靠度指标； S10、根据桥梁构件可靠度计算结果，采用串联模型计算桥梁结构可靠度指标； S4具体为： 计算桥梁响应峰值的自相关函数： ； 式中，为变量y的自相关函数，k为自滞后阶数，为变量y的自协方差函数；计算桥梁响应峰值与桥梁动态称重峰值之间的互相关函数： ； 式中，为变量x与y之间的互相关函数，j为互滞后阶数，为变量x与y之间的互协方差函数，为变量x的整体标准差，为变量y的整体标准差； 通过欧几里得范数梯度分别选择自相关函数和互相关函数的移动窗口候选尺寸： ； 式中，为自相关函数移动窗口尺寸，为自相关函数欧几里得范数梯度，为连续稳定梯度数量，为连续稳定梯度阈值； ； 式中，为互相关函数移动窗口尺寸，为互相关函数欧几里得范数梯度； 取自相关函数移动窗口尺寸和互相关函数移动窗口尺寸的最大值作为当前训练数据下自适应移动窗口的最终尺寸： ； 式中，为自适应移动窗口尺寸，通过自适应移动窗口对原始数据进行降阶次后并对GPM进行训练。

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