本发明公开了一种基于多标签分类的桥梁加速度监测数据异常识别方法,根据加速度数据的异常分类，确定用于加速度数据异常多标签分类任务的异常标签；进而构建加速度数据异常多标签分类数据集；构建用于数据异常多标签分类的深度学习模型并对模型进行训练、评估；将未标注的海量加速度监测数据输入到训练好的多标签分类模型中，可实现对每一数据段内正常数据与不同类型数据异常存在状态的识别，及各数据异常类型对后续分析可用性的判断；本申请解决了海量加速度监测数据下无法对定长数据段中同时存在的多种数据异常及正常数据进行识别的问题，可为数据异常分析提供可靠的数据基础。