本申请是关于一种基于神经网络模型的惯性测量数据补偿方法及装置。该方法包括：使待训练的神经网络模型依据位置数据序列对测量数据序列进行坡度补偿，输出IMU补偿数据序列，依据IMU补偿数据序列推算获得车辆的轨迹点推算位置数据序列，依据车辆的轨迹点推算位置数据序列、位置数据序列，获得训练好的神经网络模型；向训练好的神经网络模型输入惯性测量单元的测量数据序列、定位模块的位置数据序列，获取训练好的神经网络模型输出的IMU补偿数据序列。本申请提供的方案，能够对惯性测量数据进行坡度补偿，降低坡度引起的惯性测量单元的测量误差。