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EFast MATLAB代码及资源-MATLAB-EFast敏感性分析rar包

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简介：
简介：EFast MATLAB代码及资源包提供了一套用于执行敏感性分析的EFast方法的MATLAB工具和示例数据。该资源包特别适合于科研人员、工程师等群体进行模型参数的重要性评估，以优化模型预测精度。包含详细的文档指导用户快速上手使用。 Matlab全局敏感性分析Efast程序可以用于评估模型输入参数对输出结果的影响程度。此方法有助于识别哪些变量是关键的不确定性来源，并为后续研究提供指导方向。编写或使用此类代码时，需确保正确理解其背后的统计理论和算法细节，以便准确解释计算结果。

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  • EFast MATLAB代码及资源-MATLAB-EFast敏感性分析rar包
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    简介：EFast MATLAB代码及资源包提供了一套用于执行敏感性分析的EFast方法的MATLAB工具和示例数据。该资源包特别适合于科研人员、工程师等群体进行模型参数的重要性评估，以优化模型预测精度。包含详细的文档指导用户快速上手使用。 Matlab全局敏感性分析Efast程序可以用于评估模型输入参数对输出结果的影响程度。此方法有助于识别哪些变量是关键的不确定性来源，并为后续研究提供指导方向。编写或使用此类代码时，需确保正确理解其背后的统计理论和算法细节，以便准确解释计算结果。
     
  • 利用EFAST方法进行WOFOST作物模型参数敏感性分析
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    本研究运用EFAST方法对WOFOST作物生长模型的关键参数进行了敏感性分析，旨在优化模型预测精度和可靠性。 作物生长模型在监测作物长势及预测产量方面应用广泛。为了有效识别关键参数并减少模拟误差，研究选取了河北省藁城市2009至2010年冬小麦作为对象，并利用扩展傅立叶振幅灵敏度检验法（EFAST）对WOFOST模型中的26个作物参数进行了敏感性分析。结果表明，在生育期为0.5和1.0时的比叶面积(SLATB1和SLATB2)、出苗到开花期所需的积温(TSUM1)、35℃条件下生长周期(SPAN)、20℃下单叶有效光能利用率(EFFTB3)，以及最大CO2同化率在30℃下的校正因子(TMPF4)等六个参数的敏感性指数均大于0.1，说明这些参数对产量形成具有较大贡献。研究证明，基于EFAST方法进行的敏感性分析对于模型修正有指导意义，并可为实现模型参数“本地化”提供重要依据。
     
  • Sobol敏感性分析的Matlab代码
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    这段简介可以这样撰写：“Sobol敏感性分析的Matlab代码”提供了基于Sobol方法进行模型输入参数敏感度分析的高效实现方式，适用于科学研究和工程应用中的不确定性量化。 不确定性量化、基于仿真的可靠性分析、全局灵敏度分析、元建模以及随机有限元分析在基于可靠性的优化中扮演着重要角色。
     
  • MATLAB AUCC 代码-LSMv0: 滑坡敏感性的 MATLAB 分析
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    本项目提供了一套基于MATLAB的工具包，用于评估和分析滑坡敏感性。采用Logistic回归模型（LSM）进行预测，旨在帮助研究人员及工程师更好地理解滑坡发生的可能性及其影响因素。 本段落介绍基于Matlab R2019a的滑坡敏感性测绘代码。输入文件为相同大小的.tif图片（由Arcgis软件获取），并将它们放置在相同的路径中。 准备材料包括以下图像： - a0.tif：表示目标区域内是否发生过滑坡。 - a1.tif：平台区域中的岩性类 - a2.tif：土壤 - a3.tif：故障距离 - a4.tif：坡度 - a5.tif：方面 - a6.tif：曲率 - a7.tif：到公路的距离 - a8.tif：到河的距离 - a9.tif：土地使用 - a10.tif：2018年8月的降水分类 - a11.tif：PGA3d合成 - a12.tif：日本地震烈度 - a13.tif：由地震诱发的滑坡 代码流程如下： 1. LoadPicture.m 2. 重新分类 3. FrHistcount.m 4. EntIgain.m 5. Frmethod.m 6. ANNDNNanalysis.m - 6.1 ReduceSample - 6.2 学习安 - 6.3 测试 所有代码已经打包在MainCode中。
     
  • 敏感性分析及其计算公式（MATLAB）
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    本文章介绍了敏感性分析的概念、方法及其在决策模型中的重要性，并详细讲解了如何使用MATLAB进行敏感性分析的计算和实现。 参考维基百科关于方差敏感性分析的取样过程以及对应的估计器。这里主要阐述使用MATLAB（R2018b）对特定函数进行Solo indices敏感性分析的过程，大致可以分为四个步骤：采样、构建函数、函数输出和计算Sobol指数。具体来说，首先生成样本数据；然后根据这些样本数据定义目标函数；接着将样本带入该函数得到相应的输出值；最后基于输入的样本与对应的输出结果来估算一阶影响指数和全局影响指数。
     
  • Sobol敏感度分析 MATLAB代码.zip
    优质
    Sobol敏感度分析MATLAB代码提供了一套用于执行Sobol指标计算的高效工具箱，适用于复杂模型中的参数灵敏度评估。该资源包含详尽注释和实例数据，助力研究者深入理解变量间的相互影响及其对输出结果的重要性排序。 sobol敏感性计算的Matlab代码.zip文件包含了用于进行Sobol敏感性分析的相关代码。
     
  • Matlab函数, Matlab情感分析代码, Matlab源码资源库
    优质
    本资源库提供丰富的MATLAB函数和源码，涵盖情感分析等应用领域，助力科研与开发工作。 MATLAB提供了丰富的函数库作为参考资料。这里有一个关于使用MATLAB进行情感倾向分析的源码项目，可以用来学习实际应用案例。这段文字经过了简化处理，去除了原文中的具体链接信息。
     
  • Sobol敏感性分析代码-Sobol.rar
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    Sobol敏感性分析代码-Sobol.rar提供了用于执行Sobol敏感度分析的MATLAB或Python代码，帮助用户量化模型输入参数对输出结果的影响程度。 Sobol敏感性分析-Sobol.rar是根据网上的一篇博客编写的程序，该博客介绍了如何实现Sobol敏感性分析。
     
  • 基于Sobol方法的全局敏感性分析Matlab代码
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的6个参数Sobol敏感性分析代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB编写的用于执行六参数Sobol敏感性分析的完整代码。通过该工具包，用户能够便捷地进行复杂模型中的输入变量敏感度评估与不确定性量化分析。 版本：matlab2014/2019a，包含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容标题如所示，详细介绍可查看主页搜索博客中的相关文章。 适合人群：本科及硕士等科研教学使用。 博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。