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为合理地动态预测在役桥梁的极值应力信息，应用桥梁健康监测（BHM）系统的长期日常监测极值应力数据，建立非线性动态模型，引入扩展卡尔曼滤波器（EKF）与高斯混合粒子滤波器（GMPF）相结合的改进高斯混合粒子滤波器（IGMPF）预测算法，对监测极值应力的一步向前预测分布参数及其状态变量的后验分布参数进行预测分析，并进行了实例验证．IGMPF不仅可以得到实测极值应力状态的合理重要性函数，还可以解决传统预测方法的短期性和精度不高的问题，为实际BHM系统的动力响应预测提供了理论基础．