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MATLAB中的灵敏度分析代码

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简介：
本代码用于执行MATLAB环境下的灵敏度分析，帮助用户评估模型输入参数变化对输出结果的影响，优化模型预测精度。 通过编写Matlab程序掌握了单纯形法灵敏度分析的编程实现，并提供了详细的Matlab代码供学习使用。

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  • MATLAB中的灵敏度分析代码
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    本代码用于执行MATLAB环境下的灵敏度分析，帮助用户评估模型输入参数变化对输出结果的影响，优化模型预测精度。 通过编写Matlab程序掌握了单纯形法灵敏度分析的编程实现，并提供了详细的Matlab代码供学习使用。
     
  • MATLAB灵敏度分析代码详解 - 梯度估计的Sensitivity-REDIM
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    本资源深入解析了基于MATLAB的灵敏度分析代码，重点讲解了利用梯度估计进行参数敏感性评估的方法，适用于科学研究与工程实践。 本项目提供的MatLAB代码用于分析React扩散流形（REDIM）对梯度估计的敏感性。研究内容包括一个简单的测试示例，其代码结构如下： - detail_solution：此文件夹包含计算详细解的源码。 - 1D_REDIM：该文件夹内含生成一维REDIM还原化学和梯度估计灵敏度所需的所有源代码。 - 2D_REDIM：该文件夹中则包含了用于生成二维REDIM还原化学及相应梯度估计敏感性的全部源代码。 更多细节解释可以在相应的子文件夹中找到。
     
  • 灵敏度分析.pdf
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    《灵敏度分析》探讨了模型参数变化对结果影响的研究方法，涵盖数学规划、统计推断等多个领域的应用实例与理论基础。 灵敏度分析是一种评估模型输入变量变化对输出结果影响的方法。通过这种分析，可以确定哪些参数对模型的预测最为关键，并帮助决策者理解在不确定性条件下如何优化系统或过程。这种方法广泛应用于金融、工程设计以及风险管理等领域中，以提高模型的可靠性和实用性。
     
  • Python中的SALib库（灵敏度分析）
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    简介：SALib是Python中用于执行灵敏度分析的强大工具包，适用于科研与工程领域，帮助用户理解模型输入参数对输出结果的影响程度。 Python的SALib库用于进行灵敏度分析。该库提供了一系列方法来评估模型输入参数对输出结果的影响程度，帮助研究人员了解哪些变量是最重要的，并且可以提高模型预测的准确性与可靠性。使用SALib时，用户能够执行多种类型的敏感性分析（如主效应和总效应分析），并支持多个样本集生成策略以适应不同的研究需求。
     
  • GSA_灵敏度分析_代理模型
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    本研究探讨了GSA（全局敏感性分析）在结合代理模型进行灵敏度评估中的应用，旨在优化复杂系统的建模与预测精度。 全局敏感性分析是一种评估模型输入变量对输出结果影响的重要方法。Sobol 方法是进行此类分析的一种常用技术，它能够量化各个输入参数的主效应以及它们之间的交互作用效果。这种方法有助于识别哪些因素对于预测最为关键，并且可以用于优化实验设计和减少不必要的计算成本。
     
  • 【参数灵敏度分析】
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    参数灵敏度分析是指评估模型中各参数对结果影响程度的研究方法，有助于识别关键参数、优化实验设计和提高预测准确性。 运筹学课程总结之后绘制的思维导图。
     
  • 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...
    优质
    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 Copula代码-UQSA：不确定性量化与灵敏度分析
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    本项目提供基于MATLAB的Copula工具箱UQSA，专注于执行不确定性量化和灵敏度分析。适用于研究复杂系统中的概率模型。 此存储库中的代码实现了Eriksson和Jauhiainen等人（2018年）在论文“贝叶斯分析结合全局敏感性分析应用于动态细胞内通路模型的不确定性量化、传播和表征”中提出的方法，用于乌克萨不确定性量化(UQ)和灵敏度分析(SA)。代码在GNU通用公共许可证v3.0下分发。 UQ文件夹包含运行不确定性量化方法的R脚本（ABC-MCMCwithcopulas）。需要安装ks、VineCopula、MASS、R.utils和R.matlab包，其中最后一个包用于将输出数据保存为MATLAB兼容格式。主脚本名为runABCMCMC-Phenotype123.R，它使模型适应表型1至3（如论文中所述），作为说明性测试用例。结果数据以R和MATLAB格式上传到文件夹中。 我们使用表型4作为预测数据集来展示SA方法的应用。在SA文件夹内包含运行全局敏感性分析的MATLAB脚本，需要2014a或更新版本的MATLAB环境支持。主脚本名为get_prediction。
     
  • Sobol灵敏度分析实例
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    本案例探讨了Sobol敏感性分析方法的应用，通过具体实例展示了如何量化模型输入参数对输出结果的影响程度及相互作用。 Sobol灵敏度分析可以应用于分析产品价格受各个因素影响的占比。
     
  • 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。