绝对因子分析/多元线性回归受体模型（APCS—MLR）的基本原理是将因子分析的主因子得分转化为绝对主因子得分...
关于APCS原理：APCS-MLR模型结合了绝对因子分析与多元线性回归，旨在将主成分得分转换为绝对主成分得分（APCS），各指标含量分别与APCS进行多元线性回归分析，从而计算出各个主成分对应的污染源对样本点位某指标含量的贡献量。操作步骤（一）：对原始数据进行标准化处理，再进行主成分分析。确保数据集窗口生成新...
摘要:定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析(PCA)方法识别了主要水质指标的污染源类型,利用绝对主成分-多元线性回归模型(APCS-MLR)得到不同污染源对水质的贡献程度.结果表明,草海主要的污染源有农业面源、城市面源和内源3类,外海的主要污染源是农业面源、...
(3):1130-1137基于绝对主成分-多元线性回归的滇池污染源解析杜展鹏1 ,王明净 1 ,严长安 2 ,高伟 1,*1. 云南大学生态学与环境学院,昆明 6500912. 昆明市生态环境科学研究院,昆明 650032摘要:定量解析污染源是湖泊流域水环境管理的重要基础.基于滇池草海和外海多年水质监测数据,采用主成分分析(PCA)方法识别了主要...
绝对主成分得分-多元线性回归模型软件是由中国医科大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1363344,属于分类,想要查询更多关于绝对主成分得分-多元线性回归模型软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
受体模型是通过对采样点的环境样品(受体)的化学和显微分析,确定各污染源贡献率的一系列技术。绝对主成分得分/多元线性回归模型(APCS/MLR)是受体模型的一种,APCS/MLR是由Thurston和ispengler在 1985年首先提出1,目前在大气污染物的来源解析中有较多的应用2,3。关键...
绝对因子分析/多元线性回归受体模型（APCS—MLR）的基本原理是将因子分析的主因子得分转化为绝对主因子得分...
受体模型是通过对采样点的环境样品(受体)的化学和显微分析,确定各污染源贡献率的一系列技术.绝对主成分得分/多元线性回归模型(APCS/MLR)是受体模型的一种,APCS/MLR是由Thurston和Spengler在1985年首先提出,目前在大气污染物的来源解析中有较多的应用.在普通的因子分析中,由于因子得分矩阵是得分系数矩阵和标准化后的原...