实际工程希望检测结果的表达形式是直接给出结构的使用寿命，能够预测、报警桥梁今后的状况。桥梁构件的剩余强度应该怎样测得，整体结构的寿命应怎样去预测，解决这问题是桥梁检测的主要目的。经过较长时间的经验积累，人们了解到仅以经典力学、数学的精确方法，去对待目前可认为是具有弥漫性的、非定量化的结构使用寿命预测工作，看来是不够的。我们的目的不应是去了解每一个个体，也就是每一个实测部位的状态，而是去了解由这些大量的个体所合成的总体所呈现出来的状态，有效地将这些随机现象的规律性寻找出来，按照抽象、概括、综合和推理的思路去寻找新的解决问题的途径。
目前国内外已有不少桥梁的监测系统进入了实用阶段，并作了一些寿命预测，但用于混凝土斜拉桥的系统则不多见。围绕水泥混凝土结构的检测系统还有以下几个问题需要解决，因为收集准确的原始数据是预测、报警的保证。
1．混凝土结构尺寸一般比较大，如混凝土梁的断面、梁高通常都远大于同样功能的钢结构，所以在桥梁使用时混凝土的有关参数变化相对较小，信号反映不灵敏，像力学参数应力、应变、挠度、位移均比钢结构要小得多。这就对采集信号的仪器设备有更高一些的要求；以保证采集的成功率。由于混凝土的信号微弱，难免会出现干扰因素过大，淹没了有效信号，如何判断采集信号是否真实是一个关键问题。采集的信号如果不加以判别，等到最后系统给出不合理的结论再回头叠找，麻烦就更多了。人工现场采集问题不大，可以边采边读，数据不理想，立即重来。但仪器采集是大批量的，必须进行自动判读。仪器采集信号的自动判读目前还没有统一的方法，也没有绝对准确的理论，这要根据采集信号的具体特点分别对待。
2．通过误差分析提高原型数据采集系统的精度。原型观测数据的误差影响因素包括被测对象自身缺陷引起的误差、测量原理及方法造成的误差、测量装置的误差、人为误差、环境误差以及误差之间关系的相关关系分析和相关系数、随机误差合成、已定系统误差的合成、未定系统误差的合成、系统误差与随机误差的合成、函数误差等等，要消除这些影响除了进行常规的误差分析之外，还作了一些特殊处理。像温度修正，把不同时期、不同季节下测到的数据，经处理后成为同一温度下的资料。这对于提高系统的使用效果能起到一定的作用。
3．选择检测的布控点的数量也很重要。测点多，，固然资料可信度高，但硬件投资大，检测计算、分析工作量也大。由于混凝土和钢材不一样，属于非均质的各向异性材料，在实桥检测中每一个测点的数据不一定能完全代表其附近其他点的性能，故测点也不能过少。确定检测点的数量应是检测工作的一项重点。另外，希望检测的数据最好是同一时刻的。为避免同时采集许多测点的信号难免出现个别点不成活的现象，布置测点时应设法减少这种概率。
检测数据可以给出构件或局部的使用状况。全桥的预测、报警是通过桥梁的各部位、各构件的预测、报警结果进行综合评定，因此评定结果的准确与否取决于局部分析的精度。另外评定方法也起到重要作用，有可能会因为评定方法不同而导致同一资料给出不同结论，甚至大相径庭。应当说每一种方法都有一套完善的理论，但也有其使用范围以及局限性。在具体桥梁结构上更适合应用哪一种方法，不仅是书本、理论上的探讨，还有待于在实践中加以证明。
最短寿命法是取所有各构件的局部寿命中最短的寿命作为全桥的报警值。这个方法最简单，只要把寿命数据库中的所有数据进行排序即可。但显然这个结果偏于保守，因为个别构件的好与坏通常不能决定全桥的命运。不过这种结论仍有积极的意义，可以提醒有关人员尽早发现结构的损伤，予以及时维修。
权值法是以上方法的改进，考虑到构件在全桥的部位，起的作用给予不同的权值二这个方法认为重要构件一旦发生损伤，要立即报警。想法是正确的，但操作则有一定难度。现实意义的重要构件应该是哪些，它们的权值又该取多少，目前还无法确定。我们试图应用人工神经网络，对斜拉桥进行综合评定。可选择一些认为比较合理的预测资料进行训练，决定权值。只要训练样本足够多，则能进行仿真预测与报警。
还有一种方法，称之为最悲观理论。这是考虑构件与构件之间，特别是受损构件之间的相互影响而作的一种预测。它基于这种想法，例如两个构件分开使用的寿命都是一年，可是当它们处于结构中相邻的两处部位，就由于作用力的分布不均而使它们会在不到一年的时间内都损坏了。这是一种交集合的概念。目前我们觉得这种方法应该说是真正意义上的综合评定。
以上这些预测方法从理论上说都有实现软件的可能。如果针对于某一个具体的结构，采用不同方法进行预测，其结论的差别都不太大的话，那么这种系统的预测水平也就差强人意了。
