本发明公开一种基于聚类和神经网络算法的钟差异常数据检测方法，在一具体实施方式中，该方法包括：S10、获取历史钟差数据，包括钟差正常数据和钟差异常数据，对获取的历史钟差数据进行预处理，得到密度聚类算法所需数据格式；S20、对历史钟差数据进行密度聚类，得到带有标签的钟差正常数据和钟差异常数据；S40、将待判断的钟差数据输入到训练好的LSTM模型，得到钟差数据中的具体异常值并进行修正。该实施方式采用结合密度聚类算法和长短期记忆神经网络LSTM的方法来解决异常数据问题，可有效探测比对数据的异常情况并准确定位，修正后的数据可应用于守时工作。