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...
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、...
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...
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!