Con la continua expansión de la escala de producción industrial y la rápida promoción de la urbanización, la contaminación del aire, cada vez más grave, amenaza la vida de las personas y el desarrollo social. Para reducir las pérdidas causadas por el clima contaminado, es popular predecir la concentración de contaminantes de manera oportuna y precisa, lo cual es también un tema de investigación candente y un desafío en el campo de la ingeniería de sistemas. Sin embargo, la mayoría de los estudios solo persiguen la mejora de la precisión de la predicción, ignorando la función de robustez. Para compensar este defecto, se propone un novedoso sistema de predicción de concentración de contaminantes del aire (APCP) para la gestión de sistemas ambientales, que se construye a partir de cuatro módulos, incluyendo reconstrucción de series temporales, simulación de submodelos, búsqueda de pesos e integración. No solo realiza el filtrado y la reconstrucción de series redundantes basado en el modo de descomposición-ensamble, sino que también se diseña un mecanismo de búsqueda de pesos para equilibrar precisión y estabilidad. Tomando como ejemplo la concentración horaria de PM en Guangzhou, Shanghái y Chengdu, China, los resultados de la simulación muestran que el sistema APCP tiene una capacidad de predicción perfecta y un rendimiento de estabilidad superior, lo que puede ser utilizado como una herramienta efectiva para guiar la toma de decisiones de alerta temprana en la gestión de la ingeniería ambiental.