1.一种基于梯度提升机的桥梁缆索安全性预测方法，，具体步骤如下，其特征在于：步骤1：开展不同腐蚀条件、不同腐蚀时间的单根钢丝腐蚀试验；

步骤2：对腐蚀后的钢丝开展高温加热试验后，对其进行拉伸试验，得到腐蚀钢丝在不同高温TE加热后的抗拉强度fC,T(i,TE)，将所测得的数据组合成训练数据集，并建立梯度提升机模型；

步骤3：根据实桥火灾和缆索腐蚀情况，测得腐蚀条件C(i)、腐蚀时间T(i)、缆索最外层钢丝的最高温度Tmax，利用梯度提升机模型计算单根钢丝腐蚀和高温作用下的抗拉强度fC,T(i,TEmax)；

步骤4：根据桥梁监测系统测得缆索力f，根据缆索的截面A0，计算出单根钢丝i承受的应力S(i)；

步骤5：根据单根钢丝腐蚀和高温作用下的抗拉强度fC,T(i,TEmax)、承受的应力S(i)，当fC,T(i,TEmax)>S(i)时，则单根钢丝安全，否则单根钢丝不能继续承载，直至断裂；

步骤6：当有钢丝i断裂至n根时，重新计算得到缆索结构的有效截面An，计算得到单根钢丝i承受的应力S(i)；

步骤7：重复步骤3～步骤6，计算得到钢丝断丝率 当断丝率大于2％时认为缆索结构不安全，否则缆索结构处于安全状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升机的桥梁缆索安全性预测方法，其特征在于：步骤2中建立梯度提升机模型的过程表示如下：步骤2.1，初始化模型，初始化一个常数模型F0(x)，这个常数是所有训练数据的标签的平均值，x表示数据样本中的腐蚀条件、腐蚀时间、钢丝温度；

步骤2.2，迭代训练

计算残差rmi：

式中，rmi表示第m次迭代时，第i个样本的残差，其中m＝1,2,...,M，m是模型迭代的次数，也代表当前正在训练的弱学习器的索引，M为总的迭代次数或弱学习器的数量；L(yi,F(xi)是损失函数，yi是第i个样本的真实标签，F(xi)是当前模型对第i个样本的预测值，是求梯度；

使用残差rmi作为标签训练一个新的弱学习器hm(x)；hm(x)表示第m次迭代训练的弱学习器，为一棵决策树；用线搜索找到一个常数γm，使得Fm(x)＝Fm‑1(x)+γmhm(x)能够最小化损失函数，其损失函数可表示为：按照下式来更新模型：

Fm(x)＝Fm‑1(x)+vγmhm(x)

式中，v是学习率，它控制了每棵树hm(x)对最终模型的贡献，Fm(x)是第m次迭代后的累积模型，Fm‑1(x)是第m‑1次迭代后的累积模型；

步骤2.3，模型融合，将所有弱学习器进行加权和处理获得最终梯度提升机F(x)：

3.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升机的桥梁缆索安全性预测方法，其特征在于：步骤3中利用梯度提升机模型计算单根钢丝腐蚀和高温作用下的抗拉强度fC,T(i,TEmax)的过程可以表示如下：fC,T(i,TEmax)＝F(x')

式中，F()是梯度提升机，x'是根据实桥火灾和缆索腐蚀情况测得的腐蚀条件C(i)、腐蚀时间T(i)、缆索最外层钢丝的最高温度Tmax。