一、PMF模型的数学基础与核心思想 PMF模型由Paatero和Tapper于1993年提出,其底层逻辑是通过矩阵分解将污染物浓度数据矩阵(X)分解为两个非负矩阵:源成分谱矩阵(F)和源贡献矩阵(G),满足关系式 X = G·F + E(E为残差矩阵)。与传统因子分析不同,PMF引入权重矩阵(Q),利用...
pmf源解析模型原理 PMF（Probabilistic Matrix Factorization）是一种概率矩阵分解模型，用于推荐系统和协同过滤等领域。其原理是基于最大似然估计，从用户-物品评分数据中学习得到潜在特征矩阵，进而预测用户对未知物品的评分。PMF的基本思想是将用户-物品评分矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。假设用户-物品评分矩阵为R，其...
1.了解大气颗粒物主要来源,熟悉大气污染源解析方法; 2.通过实际案例操作与案例分析掌握PMF源解析技术方法及在实际项目中的应用; 3.掌握PMF源解析结果的优化及误差评估方法; 4.解答学员在实际工作中遇到的有关技术问题。 第一章 PMF源解析技术简要及其输入文件准备 1.大气污染源解析方法有哪些? 2.这些方法各自应用...
来自专栏 · 大气颗粒物来源解析 19 人赞同了该文章 推荐一篇关于对PMF模型概述的文献。这是对PMF模型使用的认知基础。 Receptor Modeling of Ambient Particulate Matter Data Using Positive Matrix Factorization: Review of Existing Methods。 再结合EPA官方指导说明,完全可以对PMF做基础使用分析了。
对PMF模型不确定性因素和空间异质性影响的量化是模型持续优化和精准合理进行源解析的方向。 在环境中有色金属的源分析技术研发中,可以利用PMF模型对大气颗粒物和干湿沉降中存在的环境重金属进行源解析。 02 文章摘要 通过对最近10年间(2012-2022年)国...
(51)Int.CI G01N33/18 G06F17/15 G06F30/20 权利要求说明书 说明书 幅图 (54)发明名称 基于 PMF模型的源解析不确定性分析方法及系统 (57)摘要 本发明公开的基于 PMF模型的源解析不确定性分析方法,包括以下步骤:利用数据采集模块获取受体样品中污染物浓度数据,构建浓度数据矩阵;构建受体样品不确定度数据矩阵...
为了更准确地解析大气颗粒物的来源,将PMF和CMB模型耦合起来。 该模型结合了两种模型的优点,提高了源解析的精度和可靠性。具体 步骤如下: 1、收集大气颗粒物样品,并测量其化学成分和浓度。 2、使用PMF模型对颗粒物浓度数据进行分解,识别出不同的排放源,
0年1月第45卷第1期湖南师范大学自然科学学报JournalofNaturalScienceofHunanNormalUniversityVol.45No.1Jan.,0引用格式:宋清泉,徐夕博,吴泉源,等.基于PMF模型的土壤重金属定量源解析及环境风险评价[J].湖南师范大学自然科学学报,0,451:76-83.[SONGQQ,XUXB,
目前,龙岩市大气颗粒物污染严重,采用CMB、FA、PMF三种模型对龙岩市大气颗粒物PM10进行来源解析研究,有助于更有效地治理颗粒物污染,提高环境空气质量。 CMB模型解析结果表明:第一次采样,对龙岩市PM10贡献较大的源类为城市综合扬尘和道路尘;第二次采样,城市综合扬尘和机动车尾气尘对龙岩市PM10的贡献最大;第三次采样,...
针对长江经济带遵义市乌江与赤水河流域污染源不明、管理依据不足的问题,研究人员首次整合城市面源与森林土壤侵蚀因子,采用PMF与APCS-MLR模型精准解析污染源贡献率,提出COD、NH3 -N、TN、TP区域排放阈值,证实农业面源(尤其是畜禽养殖)为主导污染源,为复杂流域治理提供科学范式。