随着智慧城市理念的深入发展，城市空气质量监测对于保障居民健康、维护生态平衡以及实现可持续发展至关重要。传统空气质量监测方式存在诸多局限，难以满足智慧城市对实时、精准、全面空气质量数据的需求。本研究构建了基于物联网和AI的智慧城市空气质量动态监测系统，该系统通过合理布局传感器网络，实现空气质量数据的广泛采集与高效传输，并运用AI算法对数据进行深度分析与精准预测。实际应用表明，该系统显著提升了监测效率与准确性，有效改善了空气质量。此研究对推动智慧城市建设、优化城市环境治理具有重要意义，为智慧城市空气质量监测提供了创新解决方案。

随着工业化和城市化的快速发展，环境问题日益严峻，空气质量成为影响人类生活的重要因素。多源环境监测数据融合技术通过整合地面监测站、卫星遥感和移动监测设备等多种数据来源，能够有效提升空气质量预报的准确性。本研究采用机器学习和深度学习算法，构建了一种新的空气质量预报模型，该模型在输入层、隐藏层和输出层的设计上均进行了优化，以更好地利用融合数据。通过实际案例验证，新模型在预报准确率和时效性方面均优于传统模型。此研究为改善空气质量提供了技术支持，对环境保护和人类健康具有重要意义。