本发明公开了一种基于降采样和卷积神经网络的分布式光纤测温降噪方法，包括在待测区域采集anti‑Stokes、Stokes数据、计算比值数据、归一化、降采样成n份降采样数据；模拟生成多组纯净信号和含噪信号，将含噪信号降采样成n份后作为输入，纯净信号作为输出，训练得到复合神经网络模型；将待测区域得到的n份降采样数据送入该模型，输出的数据再反归一化、温度解调得到温度数据。本发明由复合神经网络担任主要降噪任务，无需人工预设参数，运算速度快，可适应不同的工作环境，独特的降采样处理能帮助网络更好的识别热区，有效地提高了原始采集信号的信噪比，减小了温度测量的最大偏差和均方根误差，提高了温度曲线的平滑程度。