用于空气污染源解析的块张量分解
数值分析
2011-10-20 v1
摘要
本文研究了在密歇根州底特律市 Allen Park 一个主要工业中心收集的具有三种粒径 (2.5mm<D< 1.15mm, 1.15mm<D<0.34mm 和 0.34mm<D<0.1mm) 的环境颗粒物化学成分数据。标准的多元（张量）方法如 PARAFAC 和 Tucker 张量分解已广泛应用于许多化学数据。然而，对于多种粒径，源解析分析需要一种新颖的多元因子分析。我们将正则化块张量分解应用于收集的空气样本数据。具体而言，我们使用秩 - (L;L;1) 形式的块项分解 (BTD) 来识别九个污染源（Fe+Zn、含尘硫、道路扬尘、两种类型的金属加工、道路盐、本地硫酸盐以及均相和云硫酸盐）。
引用
@article{arxiv.1110.4133,
title = {Block Tensor Decomposition for Source Apportionment of Air Pollution},
author = {Philip K. Hopke and Maggie Leung and Na Li and Carmeliza Navasca},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.4133},
year = {2011}
}