本发明提供一种基于深度学习的低温传感器的高精度温度预测方法，该方法包括：获取低温传感器的温度与电阻对应关系的数据集；利用切比雪夫多项式和归一化法对所述数据集进行预处理，得到处理后数据集；构建深度学习模型，调节超参数后，将所述处理后数据集分段形成低温区和高温区，所述低温区与所述高温区有重叠区间，并对所述处理后数据集进行训练；根据训练结果预测温度值。本发明通过深度学习方法与切比雪夫多项式结合，能够提高低温传感器的温度预测精度。