本发明提出基于稀疏极限学习机和假设检验的铁路轨道状态评估方法。本发明所述方法应用于某小半径曲线铁路轨道结构的长期监测数据分析中。通过结构温度场和多个测点的应变、位移响应长期监测数据训练了稀疏贝叶斯极限学习机概率预测模型，获得了结构温度场和应变及相对位移的预测关系，实现了基于温度监测数据对结构响应的可靠预测。采用贝叶斯假设检验方法对比了后续结构响应的稀疏贝叶斯极限学习机概率预测结果和实际监测数据，实现了轨道结构服役状态的有效评估。此方法考虑了监测数据采集误差和质量不统一引起的结构响应预测结果的不确定性，在概率统计意义上实现了轨道结构状态评估，有效地提升了其鲁棒性。