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基于MATLAB的PAWN全局灵敏度分析算法实现

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简介：
本研究介绍了在MATLAB环境下实现的PAWN（Partial Wasserstein with a Nested kernel）算法，用于进行全局灵敏度分析。该方法结合了部分瓦瑟斯特距离与嵌套核函数的优势，有效评估输入变量对模型输出的影响程度，为复杂系统建模提供了有力工具。 这是全局灵敏度分析算法PAWN的MATLAB实现。文件 PAWN.m 包含了 PAWN 算法的具体代码。另一个文件 ishigami_homma.m 用于重现论文 [1] 中图 4 的结果。 参考文献： [1] Pianosi, F., Wagener, T., 2015. 基于累积分布函数的简单有效的全局敏感性分析方法。环境模型软件，67: 1-11。doi:10.1016/j.envsoft.2015.01.004

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  • 基于MATLAB的PAWN全局灵敏度分析算法实现
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    本研究介绍了在MATLAB环境下实现的PAWN（Partial Wasserstein with a Nested kernel）算法，用于进行全局灵敏度分析。该方法结合了部分瓦瑟斯特距离与嵌套核函数的优势，有效评估输入变量对模型输出的影响程度，为复杂系统建模提供了有力工具。 这是全局灵敏度分析算法PAWN的MATLAB实现。文件 PAWN.m 包含了 PAWN 算法的具体代码。另一个文件 ishigami_homma.m 用于重现论文 [1] 中图 4 的结果。 参考文献： [1] Pianosi, F., Wagener, T., 2015. 基于累积分布函数的简单有效的全局敏感性分析方法。环境模型软件，67: 1-11。doi:10.1016/j.envsoft.2015.01.004
  • 基于MATLAB的Morris方法全局灵敏度分析
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    本研究利用MATLAB实现Morris方法进行全局灵敏度分析，旨在评估模型输入参数对输出结果的影响程度，为模型优化提供依据。 clear all; npoint = 100; % 在分位数超空间中要采样的点数 iter = npoint * (nfac + 1); nfac = 20; % 研究函数的不确定因素数量 [mu, order] = morris_sa1(@(x)test_function(x), nfac, npoint); for t=1:size(mu,2) W(1,t) = mu(1,t)/sum(mu); end figure() bar(W) grid on xlabel(Feature index) ylabel(Feature weight) % 输出： % 1）μ：每个因素，按降序排列。 % 2）order：各因素的指标。考虑修正最后的因素， % 那些“mu”非常接近于零的数。
  • SimBiology中的全局灵敏度分析：利用Sobol指数进行多参数全局灵敏度分析(MPGSA)-MATLAB...
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    本文介绍了在SimBiology中使用Sobol指数实施多参数全局灵敏度分析（MPGSA）的方法，旨在评估和量化模型参数对模型输出的影响。通过这种分析，研究人员可以更好地理解复杂生物系统中的关键驱动因素，并优化模型参数以提高预测准确性。 此应用程序支持您对SimBiology模型进行全局敏感性分析（GSA），以研究参数、物种或隔室变化如何影响模型响应。使用该工具可以计算Sobol指数，并执行多参数的全球灵敏度分析，从而深入了解多个因素同时变动时的影响。 安装Global Sensitivity Analysis App非常简单：只需双击.mltbx文件即可完成安装过程。您还可以通过点击MATLAB界面中的附加组件按钮来管理已有的插件和工具包。 要开始使用该应用程序，请在MATLAB命令行中输入以下指令：“startGlobalSensitivityAnalysisApp(model)”，其中model是指定的SimBiology模型对象。如需了解更多关于如何应用剂量与变体的信息，可以尝试运行“help startGlobalSensitivityAnalysisApp”以获取帮助文档。
  • MATLAB中的全局敏感性分析（涵盖dynia、eet、fast、glue、pawn、rsa和vbsa方法）
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    本文章详细介绍了在MATLAB环境下进行全局敏感性分析的方法与技巧，具体包括dynia、eet、fast、glue、pawn、rsa及vbsa等七种技术的应用。 用于全局敏感性分析的Matlab/Octave工具箱称为SAFE。它实现了几种已建立的GSA方法，并允许轻松集成其他方法。SAFE实施的所有方法都支持评估敏感性指数的稳健性和收敛性。此外，该工具箱还包括许多可视化工具，用于有效调查和沟通GSA结果。SAFE旨在使非专业用户能够访问GSA，并为更有经验的用户提供完整注释代码以补充他们自己的工具。文档中包括一组工作流脚本，其中包含关于如何应用GSA以及如何使用工具箱的实用指南。
  • 基于MATLAB的灵敏度分析编程完成
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    本项目采用MATLAB软件进行灵敏度分析编程，旨在评估模型参数变化对系统输出的影响，优化设计和预测准确性。 灵敏度分析的MATLAB代码编写对于运筹学中的问题求解非常有用，此类分析的方法均适用于该过程。
  • 全局灵敏度分析在优化方法中的应用及差分法计算函数梯度
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    本文探讨了全局灵敏度分析在优化问题中的重要性，并详细介绍了利用差分法来高效准确地计算函数梯度的方法。通过这些技术，我们能够更有效地理解参数变化对模型输出的影响，从而改善算法性能和决策过程。 优化方法中的全局灵敏度分析以及差分法计算函数梯度是重要的技术手段。通过这些方法可以有效地评估模型参数对系统输出的影响，并准确地求解复杂系统的最优解或近似最优解，从而提高工程设计、数据分析等领域的效率和准确性。
  • 基于方差灵敏度分析的方法.zip
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    本研究探讨了一种新的基于方差灵敏度分析方法，用于评估和量化模型输入参数变化对输出结果的影响，以提高预测准确性。 在内容中包含三个例子来阐述Sobol采样后基于方差的全局灵敏度分析的过程。如果有不清楚的地方，请参考说明书中的相关指导。
  • 基于6个参数的Sobol灵敏度分析MATLAB代码实现.zip
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    本资源提供了一套用于执行Sobol敏感性分析的MATLAB代码包，专注于六个输入参数。这套工具能帮助研究者评估数学模型中各变量的重要性及其相互影响，适用于不确定性量化与复杂系统建模。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容介绍：标题所示，具体介绍可以通过主页搜索博客来获取。 适用人群：本科和硕士等教研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心和技术上同步精进。如有matlab项目合作需求，请通过私信联系。
  • 基于方差方法的动力系统全局灵敏度与不确定性分析（GSUA）...
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    本文提出了一种基于方差的方法来执行动力系统的全局灵敏度和不确定性分析(GSUA)，以评估模型参数对系统输出的影响，并识别关键不确定源。 动态系统（Simulink 模型）的全局灵敏度分析 (GSA) 使用基于方差的方法（包括 brute-force、Sobol、Jansen 和 Saltelli 方法），以及蒙特卡罗方法与均匀分布及拉丁超立方体采样相结合的技术进行参数选择。该工具箱生成了多种图形，具体如下： 1. 所有参数集的时间响应图（使用蒙特卡罗模拟绘制，并突出标称或实验响应）； 2. 参数和输出的散点图； 3. 分数敏感指数图； 4. 归一化总敏感指数图； 5. 饼图及柱状图，展示每个参数在特定时刻下的敏感度指数。 这是一个正在开发中的工具箱（包括英文翻译版本）。欢迎发送评论与建议。
  • 基于Sobol方法的全局敏感性分析Matlab代码
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    本代码实现基于Sobol指标的全局敏感性分析，适用于评估模型输入参数对输出结果的影响程度，帮助用户优化复杂系统建模。采用Matlab编写，易于使用和扩展。 Sobol全局敏感性分析的Matlab代码可以输出一阶敏感度Sol_1及总敏感度Sol_t。对于简单函数来说，可以根据需要构造一个目标函数Sobol_obj；如果要分析的是外部模型，则不需要使用Sobol_obj，在代码中kp表示模型参数值，output、c_out_1和c_out_2则是将kp代入实际模型计算得到的输出结果。 本程序参考文献：Bilal, N. (2014). Implementation of Sobols Method of Global Sensitivity Analysis to a Compressor Simulation Model. International Compressor Engineering Conference. Paper 2385。