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本发明涉及一种基于多模态生理与活动特征的情绪状态预测方法，属于生理情绪识别处理技术领域。其中，该方法包括：获取多个用户的光电容积脉搏波PPG、皮肤电EDA、皮肤温度、三轴加速度和睡眠数据；提取所述数据的生理时序特征、皮肤电特征和活动特征，并根据所述特征获取用户在不同时间段的个体基线参数；获取标准化偏离量，并将所述标准化偏离量映射为个体基线偏离特征；基于所述个体基线偏离特征匹配模态质量权重，并结合所述模态质量权重对各模态特征进行加权，得到融合情绪特征；结合情绪分类损失、监督对比损失和预测一致性损失更新模型训练参数。