1.一种基于多传感器融合的空气质量监测方法，其特征在于，该方法包括：S1、在相同条件下收集不同传感器测量的原始可吸入颗粒物(PM)浓度数据，并对收集到的数据进行预处理；

S2、结合观测站实际的PM浓度数据制作训练数据集，并将其作为传感器采集数据的监测目标数据；

S3、设计基于机器学习的估计误差增强两阶段校准模型，并通过该模型对传感器采集数据进行校准，得到标准PM目标浓度数据；

S4、针对两阶段校准模型，设计对应的损失函数，并采用S2构建的训练数据集进行模型训练；

S5、基于皮尔逊相关性分析对传感器部署位置进行优化，以保证空气质量数据的精准、实时监测。

2.根据权利要求1中S1所述的原始PM浓度数据收集和预处理，其特征在于，所述数据采集和处理的流程包括：S11：部署多个气体传感器在不同的位置进行PM浓度数据采集；

S12：检查传感器记录中的错误警报、不一致读数以及与早期读数的比较以确定数据的一致性和可靠性；

S13：消除任何零、负数、不一致、随机或其他值；

S14：识别传感器上的峰值而不是参考点上的峰值，将传感器的值与参考传感器的值进行比较以确定是否存在测量误差或传感器故障。

3.根据权利要求1中S2所述的训练数据集的制作过程，其特征在于，所述空气质量数据标注过程包括：S21：根据当地参考观测站的值作为真实准确PM浓度值，并将其作为传感器采集到的数据的监测目标数据；

S22：将传感器采集到的数据

通过将传感器数据与参考观测站数据进行标注和合并，可以为后续的校准模型训练提供准确的标签信息，提高模型的预测性能。

4.根据权利要求1中S3所述的基于机器学习的估计误差增强两阶段校准模型，其特征在于，所述基于机器学习的估计误差增强两阶段校准方法模型的建立过程包括：S31：第一阶段的模型为

S32：使用x

S33：训练好的

其中，

S34：将测试数据

5.根据权利要求1中S4所述的训练误差增强两阶段校准方法中的模型，其特征在于，所述具体内容包括：S41：按照标准的75％和25％比例将数据集划分为训练数据集其中，

S42：利用训练好的MLR模型对训练数据进行预测，并计算预测值与实际值之间的绝对误差向量εS43：使用NannyML模型(H)，结合训练数据S44：在第二阶段，训练一个RF模型，此时将扩充训练数据

6.根据权利要求1中S5所述的重新优化传感器部署位置，对空气质量进行实时监测，其特征在于，所述具体内容包括：S51：利用皮尔逊相关系数(PCC)为传感器网络确定相关系数从而优化不同传感器的部署位置，该过程结合检测校准过程进行优化：-1≤c

其中，c