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桥梁作为大跨度交通网络的关键组成部分，其结构健康状况直接影响运营安

全，因此桥梁健康监测系统运用也更加常见。但在监测系统实际运用中，监测数

据往往会因为多方面原因产生异常。本研究针对桥梁健康监测中数据处理等问题，

提出了一种融合卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）与长短时记

忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）的数据处理方法。以某主跨660m悬

索桥为工程背景，以布设的传感器监测数据为基础，通过理论分析