本发明涉及数据清洗技术领域，具体涉及一种站房空气质量智能监测方法及系统。本发明首先获取站房内的目标气体浓度和参考气体浓度，通过分析目标气体浓度和参考气体浓度的波动特征，获取目标气体浓度的噪声表现程度，进一步根据噪声表现程度及孤立树对应样本集的时序波动表现，获取每个孤立树中每个目标气体浓度的样本优选程度，根据样本优选程度调整对应路径长度，获取异常得分进而对目标气体浓度降噪。本发明通过分析噪声的变化速度及变化速度稳定性特点获取每个目标气体浓度的噪声表现程度，进而分析样本集及样本对噪声异常检测的适配性，从而对其路径长度进行修正后准确去噪，提高空气质量监测准确性及效率。