一种基于机器学习的PM2.5颗粒物源的解析方法

本发明涉及PM2.5污染技术领域，具体涉及一种基于机器学习的PM2.5颗粒物源的解析方法。本发明提供了一种基于机器学习的PM2.5颗粒物源的解析方法，基于实际中PM2.5化学组分质量浓度数据的获取难度，建立化学组分质量浓度数据、气象数据、大气污染物排放数据和源贡献率数据之间的关系，构建PMF源解析仿真模型对PM2.5颗粒物进行源解析。本发明提供的PMF源解析仿真模型，可实现对PM2.5的快速而有效的源解析分析；且不涉及短缺设备的使用，适用于多数区域内的PM2.5监管监控。