La predicción de las concentraciones de contaminantes del aire es actualmente uno de los métodos más importantes para la prevención y control de la contaminación del aire urbano en la mayoría de los países, y la predicción precisa y oportuna de las concentraciones de contaminantes es de gran importancia para el control de la contaminación urbana. Usando Taiyuan, China, como estudio de caso, este estudio examina cómo predecir las concentraciones de contaminantes del aire por hora durante períodos más largos de tiempo, asegurando su precisión. En este documento, se lleva a cabo un método de predicción de concentraciones de contaminantes del aire basado en una interpolación de distancia inversa mejorada y el modelo Informer (EIDW-Informer), y la predicción hora a hora de PM2.5, NO y O en Taiyuan, China. En este estudio, se utilizaron datos históricos de siete estaciones de monitoreo ambiental en la ciudad de Taiyuan para construir vectores ambientales multidimensionales y calcular la similitud entre los puntos de muestra. Luego, los valores faltantes en el conjunto de datos se interpolaron de acuerdo con la similitud y los pesos de distancia, y se realizó la predicción de series largas mediante Informer. Los resultados experimentales muestran que el método EIDW-Informer tiene ventajas en la predicción hora a hora en comparación con los modelos LSTM, CNN-LSTM y Attention-LSTM, mejorando en un 20%, 27% y 43% en escalas de tiempo de 1 h, 8 h y 72 h, respectivamente.