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针对桥梁健康监测系统中采集数据具有小样本、非线性且时序的特点,提出一种基于支持向量机的残缺数据填补方法,在分析数据的自相关性基础上,利用支持向量回归机原理,选择适当维数的样本作为支持向量机的输入向量,据此进行了残缺数据的预测;并与BP神经网络的填补效果相比较,实验结果显示了支持向量机在更小样本情况下填补残缺数据的优势和强泛化能力。