目前国内外在桥梁长期监测技术的研究领域主要集中于大型桥梁。由于中小桥梁数量更多,垮塌事故主要发生在中小桥梁,因此,应加大中小桥梁的长期监测系统的研究。本文依托《基于物联网的中小桥梁长期安全研究》(国家973科研项目课题),采用基于时间序列的数据挖掘技术,对中小桥梁监测数据进行挖掘和分析,为中小桥梁监测数据处理提供了新的思路。取得主要工作成果有:①介绍了时间序列分析方法的基本理论,分析了时间序列中的各个数据的影响因素,为建立数学模型提供理论基础。②根据桥梁长期监测系统采集到的数据特点,论证了以时间序列作为理论基础建立ARMA模型对数据进行分析预测的可行性。并对ARMA模型的建立过程进行了详细论述,其中包括数据的最初采集,数据平稳化、标准化处理,模型参数的估计,模型阶数的确定等问题。通过比选,ARMA模型参数的估计选择了最小二乘估计法,模型阶数的确定选择了AIC准则。③以一座中小桥——偏岩子桥为依托,将基于时间序列理论的预测理论应用于数据挖掘中。利用MATLAB软件对该桥的裂缝测点、挠度测点、倾斜度测点、应变测点的监测数据,建立ARMA模型,调整到合适的模型阶数及模型参数后,进行每次向外延伸5步的短期预测,对预测值与实际监测值进行比较,从而验证基于ARMA模型的中小桥梁监测数据挖掘方法的可行性与有效性。