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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于贝叶斯决策和信息价值的桥梁结构风险预警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：CN120258513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510290103.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于贝叶斯决策和信息价值的桥梁结构风险预警方法是由黄永;李腾;李惠;魏世银;闫昕;韩洪举;付雷设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯决策和信息价值的桥梁结构风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于贝叶斯决策和信息价值的桥梁结构风险预警方法。该方法首先通过结构监测数据进行贝叶斯先验分析，成本模型包括结构失效成本、维修成本以及管控成本，结构状态模型通过结构疲劳可靠度分析得到。下一步进行贝叶斯预后验分析，基于当前监测数据预测短期未来监测数据分布，然后对每一种监测数据的可能性，进行结构疲劳可靠度分析并计算相应失效风险指标，再基于成本模型计算信息价值。最后通过最大化信息价值，获得贝叶斯预后验分析下的最优结构预警阈值，从而确定最佳预警时间。此方法提出了一种综合考虑预警成本和结构性能退化的自适应结构风险预警方法，可实现具有安全保障和经济效益的快速预警决策。

本发明授权一种基于贝叶斯决策和信息价值的桥梁结构风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯决策和信息价值的桥梁结构风险预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一，进行贝叶斯先验分析：根据贝叶斯先验分析理论，构建相应的成本模型和结构状态概率模型；成本模型包括结构失效成本、结构维修成本以及结构运营成本，结构状态概率模型通过基于裂纹扩展的疲劳可靠度分析来获得，再基于期望效用最大理论得到当前已有监测数据下的最优先验决策以及相应的先验分析成本； 步骤二，进行贝叶斯预后验分析：基于当前监测数据预测未来短期监测数据分布，针对每一种监测数据的可能性，进行后验分析，再基于期望效用最大理论得到每一种监测数据可能性下的最优决策和后验分析成本；其中所使用的成本模型与步骤一中成本模型相同，所使用的结构状态概率模型通过监测数据和贝叶斯理论对步骤一中结构状态概率模型进行更新来获得； 步骤三，计算信息价值：根据步骤二中预测得到的未来短期监测数据分布，对每一种监测数据可能性下得到的后验分析成本与先验分析之差求数学期望，得到信息价值；再通过最大化信息价值，求得贝叶斯预后验分析下的最优预警阈值，该阈值能保证在未来监测数据分布下的期望效用最大； 步骤四，进行桥梁结构预警：根据通过疲劳可靠度分析获得的结构可靠度指标、失效概率、失效风险函数，以及通过信息价值分析得到的最优预警阈值，进行预警判断，当某一时间段的失效风险函数值高于最优预警阈值时，在上一时间段进行预警； 所述步骤二具体为： 步骤2.1、预测短期未来监测数据分布：基于当前监测数据，通过贝叶斯公式更新监测数据分布的相关参数，将更新后的数据分布作为短期未来监测数据分布； 步骤2.2、进行预后验分析：从预测的未来短期监测数据分布中进行多次采样，针对每一个样本，进行后验分析，所采用的成本模型与先验分析时的成本模型一致，结构状态概率模型以贝叶斯公式进行更新，如下式所示： 其中，为似然函数，可通过结构状态监测数据获得； 步骤2.3、计算后验分析成本：针对从预测的监测数据分布中采集的每一个数据样本，基于期望效用理论，得到最优后验决策以及相应的后验分析成本，后验分析成本计算如下式所示： 。

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