桥梁劣化反映了桥梁状况的变化。由于内外部因素的影响,桥梁劣化是桥梁寿命周期的一个必然过程,它是指桥梁构件出现缺损,并逐渐影响到桥梁使用功能。准确的桥梁劣化分析可以为制定公路桥梁养护、加固和重建计划提供更科学的依据,在一定程度上保障公路桥梁的运营安全。桥梁劣化分析是根据桥梁劣化的影响因素对桥梁状况等级或评分的影响程度建立预测模型,并对桥梁的未来状况和劣化影响因素进行预测分析。许多方法如回归分析、马尔可夫链和模糊技术等被应用于桥梁劣化分析并取得了一定的成果,但是目前已有的分析方法还普遍存在以下两个缺陷。第一,没有考虑自然地理环境和气候条件因素。这对于所处地区地理环境和气候比较特殊的桥梁来说,桥梁劣化的因素分析不够全面。第二,忽略了截尾数据的存在。截尾数据在桥梁劣化分析的数据样本中极为常见,它是指由于桥梁在观察期间失访、退出或在观察期结束时桥梁仍未发生劣化,以及桥梁评分标准的范围限制了对桥梁的正确评价等原因导致数据被截断,从而造成数据不完整。因此,现有分析方法的预测结果仍可能会存在偏差,导致其无法适用于实际的桥梁管理和维护中。针对以上问题,本文提出了一种基于截尾数据的桥梁劣化分析方法。该方法在考虑劣化影响因素时增加了自然地理环境和气候条件因素,并在数据集中添加了对应属性。同时,基于生存分析的思想,探讨了桥梁数据中的截尾数据类型和导致截尾的原因,采用基于Cox回归模型的方法处理截尾数据并构建桥梁劣化预测模型。为了确保实验的客观性,本文的实验数据采用云南省交通投资建设集团有限公司提供的原始数据。基线方法选取了多因素分析常用的多元线性回归分析方法。实验结果表明,本文提出的基于截尾数据的桥梁劣化分析方法相比传统的基线方法能够正确地处理截尾数据,具有更高的预测性能和应用价值,由此验证了本文方法在样本数据中存在截尾数据的桥梁劣化分析上的有效性。