本发明公开了一种自适应温度数据补全方法，通过判断原始温度数据缺失的程度，若只有最高温度数据和最低温度数据，则利用日最高最低温度进行缺失温度数据时间序列的补全；若原始温度数据中所求当日温度数据只有最高温度和最低温度数据，其余时期数据均保留，则初始化不同时期对所求当日温度影响权重函数的参数，得到各历史时期初始影响权重序列；通过历史时间温度数据和影响权重拟合模型得到预测温度数据和预测温度变化曲线；对影响权重函数的参数进行优化；将所求当日温度数据经过优化后的温度变换拟合模型得到最终预测温度曲线。通过上述方式，本发明能够利用已知数据对所求温度数据补全并提高预测精度，在保证准确率的情况下降低计算负载。