随着我国交通桥梁事业的不断繁荣发展,大量桥梁出现“老龄化”、“疾病化”的问题。如何找到一种针对桥梁状态预测快速有效的方法就显得极为重要。采用最符合科学逻辑的预测模型一方面可以有效的研究事物本身存在的规律,另一方面也可以对相关部门制定相对应的决策起到不可替代的作用。在参考现代以来各种对桥梁状态预测的方法和不足之后,针对本文桥梁的历史数据首先引入灰色马尔科夫模型,将桥梁的健康状态通过矩阵的形式表现出来,通过求解桥梁数据的状态转移矩阵,进一步完成对桥梁健康状态的预测。本文将河北省某区间一类桥梁的数据作为预测模型的实验数据。考虑到灰色马尔科夫预测模型自身的不足,为了得到精准度更高的预测模型,本文首次将新陈代谢模型与残差优化的灰色马尔科夫模型结合从而达到修正灰色模型的目的,并应用到桥梁健康状态的预测当中。利用改进后的灰色马尔科夫模型对河北省某区间一类桥梁数据进行预测,预测的结果显示,采用新陈代谢模型改进后的灰色马尔科夫预测模型预测桥梁数据的平均相对误差达到0.04%,而灰色马尔科夫模型预测的平均相对误差为3.39%,残差优化后的灰色马尔科夫模型预测桥梁的平均相对误差为-0.06%。通过比较发现使用新陈代谢优化后的模型不仅在数据曲线上贴近原始数据,而且预测的结果和精度相较以往的数据都有了很大的提升,预测的效果也更加符合实际规律。本研究为桥梁运行状态预测提供了一种新的思路和方法,提高了预测精度,为相关决策提供了技术支持。