本发明公开了时间序列异常的动态检测方法、系统、存储介质及终端，包括：利用神经网络模型重构初始时间序列，得出重构时间序列，并根据所述初始时间序列和重构时间序列计算重构误差序列；在所述重构误差序列的上下限内设定阈值；按照所述阈值划分重构误差序列中各个点为阳性或阴性；将所述阈值动态取值，并利用初始时间序列携带的异常标签进行匹配，得到真假阳性/阴性序列。本发明利用动态的阈值划分来确定异常范围和区间，有效的避免使用人为阈值和参数造成的误差，使异常检测对阈值改变的敏感性降低，检测的效果更稳定可靠。