PMF 即正交矩阵因子分解法（PositiveMatrixFactorization）是由 Paatero 和
Tapper 在 1993 年提出的一种有效的数据分析方法。其思路是:首先利用权重计算
出颗粒物中各化学组分的误差，然后通过最小二乘法来确定出颗粒物的主要污染
源及其贡献率。与其他源解析方法相比，具有不需要测量源成分谱，分解矩阵中
元素分担率为非负值，可以利用数据标准偏差来进行优化，并且可处理遗漏数据
和不精确数据等特点。
2022-01-03 09:12:27
2.25MB