本申请公开了一种挥发性有机物观测数据中缺省值的修复方法及装置。该方法包括：利用挥发性有机物历史观测数据分别对自编码神经网络和循环门控神经网络进行训练；判断单一时次挥发性有机物观测数据的缺省值所属的类型；若缺省值属于零星缺省类型，则依次通过均值修复法和训练好的自编码神经网络对缺省值进行修复；若缺省值属于系统性缺省类型，则利用训练好的循环门控神经网络对所述缺省值进行修复。本申请的方法，选取均值修复法、训练好的自编码神经网络和训练好的循环门控神经网络，根据缺省值的不同类型，对挥发性有机物观测数据进行修复，修复效果好，可以极大提高挥发性有机物观测数据的质量。