关键词：桥梁耐久性预测 bp 神经网络 

摘要：针对混凝土桥梁耐久性历史评估数据的特点，提出一种基于 BP 神经网络与 GM（1，1）模型的桥梁耐久性组合预测方法。通过 GM（1，1）模型，以部分数据作为样本进行预测，在此基础之上，引入 BP 神经网络对预测的残差序列进行处理，旨在克服单一预测模型的不足，取得更高的预测精度。算例表明，本文算法精度明显高于传统 GM（1，1）模型，与类似算法相比，精度上也有所提高。

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