本发明公开了一种多维度传感器数据处理方法及装置，包括基于支持向量机SVM算法和D‑S证据理论对传感器的历史数据进行分类处理，得到各个维度的传感器历史样本数据；采集各个传感器的实时数据；识别非正常数据位；构建线性回归模型，对非正常数据位进行预测，得到第一预测值；基于验证函数对第一预测值进行微调，得到第二预测值；以第二预测值重构对应的传感器的数据序列。本发明实施例提供的多维度传感器数据处理方法及装置，通过对样本数据进行准确合理的分类，对非正常数据位进行准确预测，并引入了动态验证和微调机制，从而保证多维度传感器数据的稳定准确输出，为后续终端设备给出的评估结果提供了准确的数据支撑。