本发明提出了一种传感器数据异常检测的方法、装置及计算机存储介质，涉及数据处理及人工智能技术领域，该方法包括：训练步骤，构建LSTM神经网络模型，使用采集的历史传感器数据进行训练得到训练好的LSTM神经网络模型；预测步骤，将实时采集的传感器数据序列输入至训练好的LSTM神经网络模型进行预测，如果所采集的传感器数据序列正常，则将采集的传感器数据序列存储在数据库中，否则，则进行场景分类；场景分类步骤，将预测为异常的传感器数据序列输入至训练好的场景分类模型中，得到异常的场景类型，并将异常的场景类型输出至电子显示屏上。本发明采用两个智能模型，从而整体上提高了异常数据检测的准确度及场景分类的准确度。