Advertisement

EPA PMF 使用指南

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
《EPA PMF 使用指南》旨在为环境科学家和技术人员提供详细指导,帮助他们利用PMF模型解析复杂的多污染物数据,从而有效识别污染源并制定科学的环保策略。 PMF是受体模型的一种,由美国EPA开发并维护。其主要作用是在不需要排放源清单的情况下识别可能的污染源,只需要提供相关污染物浓度即可。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • EPA PMF 使
    优质
    《EPA PMF 使用指南》旨在为环境科学家和技术人员提供详细指导,帮助他们利用PMF模型解析复杂的多污染物数据,从而有效识别污染源并制定科学的环保策略。 PMF是受体模型的一种,由美国EPA开发并维护。其主要作用是在不需要排放源清单的情况下识别可能的污染源,只需要提供相关污染物浓度即可。
  • EPA PMF户操作说明书
    优质
    本手册为EPA PMF用户提供详尽的操作指导和说明,帮助用户掌握PMF模型的应用方法,解析环境数据中的多源污染贡献。 EPA PMF(正矩阵分解)是一种用于环境化学和大气科学领域的数据分析方法,主要用于解析复杂化学混合物中的各个污染源贡献情况。EPA PMF的用户指导说明书是一本涵盖该软件程序5.0版本基础知识与使用指南的专业手册。 根据提供的文件信息,我们可以提取以下知识点: 1. EPA PMF 5.0程序简介: EPA PMF 5.0是由美国环保署(EPA)资助和管理的研究项目,主要解决环境污染源解析问题。该程序可以帮助研究者分析并识别复杂化学样品中无法直接测量的污染来源。EPA PMF 5.0由Sonoma Technology, Inc. 和Lockheed Martin公司合作开发,并在环保署的监管下完成。 2. 软件授权与免责声明: 说明书提到软件使用中的版权声明和免责条款,尽管软件及指南已经过环保署审查并正式分发,但提及商标名或商业产品并不代表官方背书或推荐。ExoAnalytics Inc. 和Bytescout持有部分代码版权。 3. 开发者贡献: EPA PMF 5.0采用了Multilinear Engine程序来解决PMF问题,该程序由赫尔辛基大学的Pentti Paatero和Geometric Tools公司的Shelly Eberly开发。软件的发展还汇集了包括Ram Vedantham, Jeff Prouty, Jay Turner 和 Teri Conner在内的多位研究者及开发者贡献。 4. 知识产权与合作: 环保署通过其研发办公室资助并参与描述的研究,并且Sonoma Technology, Inc.与其签署了合同EP-D-09-097。ExoAnalytics Inc.享有2005至2014年的部分代码版权,Bytescout则拥有2007年至2014年间的相应权利。 5. 感谢: 环保署特别感谢了EPA PMF同行评审者对软件和使用指南的评论以及改进PMF参考资料清单的支持。 6. 文档内容结构: 根据提供的文件信息,该说明书可能包括以下部分: - 前言或简介:介绍EPA PMF 5.0程序背景、用途及重要性。 - 版权声明:声明版权归属、免责条款和相关权利说明。 - 开发者致谢:感谢为EPA PMF 5.0开发与改进做出贡献的个人和团队。 - 使用指南:提供关于如何操作使用软件的具体指导步骤。 - 术语定义:解释在EPA PMF 5.0程序中使用的专业术语及概念。 - 软件功能介绍:说明软件功能并进行实际操作,包括数据分析流程等信息。 - 用户界面示例图解或截图帮助理解相关操作视图 - 常见问题解答(FAQ)提供用户可能遇到的问题及其解决方案。 用户在阅读和使用EPA PMF 5.0的指导说明书时应确保具备一定的环境化学与数据分析基础知识,以便更好地掌握软件使用方法及技能。此外,在环境污染监测和污染源解析领域中正确理解和应用此程序可以为研究者提供强大的分析工具,并有助于更准确地评估环境污染状况及其来源贡献情况。
  • EPA PMF 5.0
    优质
    EPA PMF 5.0是由美国环保署开发的一款用于多变量数据源解析的软件工具,适用于空气质量研究和污染控制策略制定。 EPA PMF5.0 源解析工具可用于大气污染物来源的解析。
  • EPA PMF5.0 使 - 对照翻译
    优质
    《EPA PMF5.0 使用者指南 - 对照翻译》提供美国环保署PMF5.0软件详细操作手册及中文对照翻译,帮助用户轻松掌握环境数据分析技能。 PMF来源解析在大气污染研究中的应用指南及对照翻译。
  • EPA PMF 5.0 大气污染解析软件.rar
    优质
    EPA PMF 5.0是一款由美国环保署开发的大气颗粒物来源解析工具,用于识别和量化空气污染物的主要来源。 EPA PMF 5.0是一款用于解析大气污染源的软件,提供完整安装包,官方原版。安装后可以进行空气源解析,在撰写相关毕业论文时会用到这个软件。
  • PMF的中文
    优质
    《PMF的中文指南》是一本专注于产品市场匹配(PMF)概念的实用手册,旨在帮助中文读者理解如何为产品找到最佳市场定位。通过深入浅出的解释和案例分析,本书指导创业者及产品经理识别目标用户需求,实现产品与市场的完美契合,从而提高创业成功率。 PMF中文翻译:不可多得的好资源,源解析模型从理论到实践的深入探讨。
  • PMF的中文
    优质
    《PMF的中文指南》是一本专注于产品市场契合度(PMF)概念的实用手册,旨在帮助中国创业者和产品经理理解并实现产品的最佳市场匹配。书中结合了丰富的案例与实战技巧,深入浅出地解析如何通过洞察用户需求来创造高价值的产品,从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。 PMF中文说明:不可多得的优质资源介绍了从理论到实践的PMF源解析模型。该资源详细解释了如何理解和应用PMF(潜在狄利克雷分配)模型,对于想要深入学习这一领域的读者来说非常有用。
  • EPA PMF5.0 最终版.PDF
    优质
    《EPA PMF5.0用户指南最终版》是一份详尽的操作手册,为用户提供关于如何使用PMF5.0软件进行环境数据分析的指导和建议。文档详细介绍了该软件的各项功能、操作步骤及应用案例,旨在帮助研究人员更好地理解和利用此工具处理复杂的环境科学问题。 正交矩阵因子分析法(PMF模型)是受体模型中的一种因子分析方法。该方法直接从受体样品的化学成分入手,依据各成分之间的相关性,在全部变量资料的基础上综合归纳出公因子,并计算各个因子载荷值。根据这些因子载荷情况结合源特征元素的知识,可以推断出每个因子可能代表的污染源类型。
  • PMF模型详解与应RAR
    优质
    本资源深入解析了PMF(潜在因子矩阵分解)模型的基本原理、算法实现及优化技巧,并提供了实际应用场景和案例分析,帮助用户掌握并灵活运用PMF进行推荐系统开发。 PMF模型及其使用说明适用于环保行业的源解析分析和污染因子成分分析。来源分谱可以作为参考工具,并且有详细的使用手册供大家参阅。
  • PMF-Pytorch:利Pytorch实现PMF的方案
    优质
    PMF-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的项目,实现了概率矩阵分解(Probabilistic Matrix Factorization, PMF)算法。该工具为机器学习与推荐系统领域提供了一种有效的协同过滤解决方案。 PMF-Pytorch 使用 Pytorch 实现的概率矩阵分解(Probabilistic Matrix Factorization, PMF)。此实现使用 Adam 更新规则进行优化,并且所有文件都组织得井然有序,易于理解。 您可以利用 movielen-1m 数据集来测试该代码。请注意,在这些文件中的数据路径均为相对路径设置。 以下是主要的几个文件说明: 1. **0.data_process-1.py**:生成用于 pmf_main.py 文件的数据。 2. **PMF_main.py**:包含 PMF 算法的主要逻辑,并定义了一些超参数。 3. **PMF_model.py**:包含了主要的 PMF 模型定义,是实现的核心部分之一。 4. **评价.py**:此文件中定义了用于评估该算法性能的方法(如 RMSE)。 运行说明: - 首先执行 0.data_process-1.py 文件生成必要的数据; - 然后运行 PMF_main.py 来训练和测试模型。