随着城市化进程的不断加快,空气污染问题作为我国环境保护工作中的重要一环日益受到人们的关注。人们的健康情况与空气质量的分布情况有着密不可分的联系,如果能实现对空气质量分布情况的实时掌握,对居民进行户外活动的抉择以及环保部门的环境治理工作都有非常重要的参考意义。因此,尽快建立完善的空气质量监测网络成为了快速发现和处理空气污染问题的关键。空气质量监测微子站监测凭借其体积小、可移动、无需搭建站房等优势成为空气质量监测网络的重点实施方案。但是随着时间与空间的不断改变,站点的冗余以及代表性降低的问题逐渐显现。与此同时,空气质量监测微子站抵抗突发环境因素能力较弱,易导致监测数据缺失。本文针对以上问题,在应用Bi LSTM神经网络进行数据补充的基础上结合聚类的方法进行点位优化,并设计与实现一个空气质量监测点位优化系统。本篇论文对神经网络模型的理论和传统的空气质量监测点位优化方法进行了深入研究的同时,以提高监测数据的准确性为基本准则,基于传统聚类,提出了一种基于Bi LSTM神经网络改进聚类的的点位优化方法。在空气质量监测数据有缺失时,应用Bi LSTM神经网络补充缺失数据。与使用传统的聚类方法对空气质量监测点位进行优化的方法相比,能提升监测点位预测的准确度,为工作人员的研究与分析提供切实有效的帮助与支持。最后,为更好、更直观的反映空气质量监测结果以及更好地提高空气质量监测人员的工作效率,以位于沈阳市浑南区的18个空气质量监测微子站的监测数据作为数据支撑,实现了一个包括用户登录、首页、空气质量与点位信息、监控点位设置与优化、数据高值预警等多个模块的空气质量监测点位优化系统。最后,通过功能与非功能性测试,本系统能满足所提出的应用需求,为准确监测空气质量与监测点位优化提供一定的技术支持。