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SALIB敏感性分析方法

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简介：
SALIB是一种用于评估模型输入参数对输出不确定性影响的敏感性分析技术，广泛应用于环境科学、工程学等领域。 Python 提供了常用敏感性分析方法的实现。这些方法在系统建模中有广泛应用，用于计算模型输入或外部因素对感兴趣输出的影响。 需求：NumPy, SciPy

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  • SALIB敏感性分析方法
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    SALIB是一种用于评估模型输入参数对输出不确定性影响的敏感性分析技术，广泛应用于环境科学、工程学等领域。 Python 提供了常用敏感性分析方法的实现。这些方法在系统建模中有广泛应用，用于计算模型输入或外部因素对感兴趣输出的影响。 需求：NumPy, SciPy
     
  • 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。
     
  • 全局敏感性分析
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    全局敏感性分析是一种评估模型输入参数对输出结果不确定性影响的方法，它考虑了所有变量的相互作用和整个输入空间，有助于识别关键因素并优化模型预测精度。 在建模领域，更容易找到学术论文、特定学科的指导方针以及数值模拟手册，而不是面向广泛读者的通用教材。各个学术社区基本上独立地进行建模工作。这是否表明建模不是一门科学而是一种技艺，正如一些认识论学者所主张的？换句话说，这是因为无法定义一套统一规则来将自然或人造系统编码为称为模型的一系列数学规则吗？
     
  • 基于TOPSIS理论的FMEA敏感性分析方法
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    本研究提出了一种结合TOPSIS理论与FMEA的方法，旨在增强故障模式和效应分析中的敏感性评估，提高风险识别精度。 为解决传统失效模式与影响分析(FMEA)中的风险顺序数(RPN)计算模糊性和不确定性问题，并避免其排序混乱现象，本段落提出了一种基于逼近于理想解排序技术(TOPSIS)的失效模式改进优先等级排序方法。由于发生度、严重度及探测度三个属性的权重及其属性值直接影响到FMEA的结果，文中还给出了TOPSIS理论下基于这些属性权重进行灵敏度分析的方法，并且结合互换性理论中的上下偏差思想，对传统FMEA和应用了TOPSIS理论后的FMEA进行了详细的属性值敏感性分析。通过算法计算得出，在各种决策方法下的属性值稳定区间。 以某柴油机变速器输出轴的失效模式与影响分析为例进行验证后发现：该提出的排序方法有助于确定零部件失效模式改进的具体优先顺序，从而增强了最终结果的稳健性和可靠性。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Sobol全局敏感性分析.pdf
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    本文档介绍了一种名为Sobol的方法，用于进行全局敏感性分析。这种方法能够评估模型输入参数对输出结果的影响程度和重要性，对于提高模型预测精度具有重要意义。 Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf Sobol全局灵敏性分析.pdf
     
  • 改进型敏感性分析参数筛选法
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    本研究提出一种改进型敏感性分析方法，旨在更有效地筛选出对模型输出影响显著的输入参数，提高分析效率与准确性。 地球系统模式在气候变化研究中的作用日益重要。这些模型通过模拟大气、海洋、陆地以及生物圈的相互作用来预测未来的环境变化趋势。然而，由于气候系统的复杂性，物理参数化方案中包含大量不确定性的参数，这对模型性能产生直接影响。 传统的敏感性分析方法虽然有助于识别关键参数，但未能充分考虑参数间的动态交互作用对筛选过程的影响。为解决这一问题，研究者提出了动态敏感性分析方法（DSAM）。该方法通过构建一个描述参数间复杂关系的敏感性超图来捕捉这些相互影响，并利用递增式深度优先搜索算法优化筛选流程。 在一系列实验中，包括非线性数学函数和单柱大气模式的应用测试，DSAM展示了其显著优势。与传统方法相比，在前者中偏差高达29%，而在后者中的模型性能提升达67%。这些结果表明DSAM能更准确地识别影响模型的关键参数集合。 此外，尽管DSAM在提高筛选精度方面表现突出，它也面临着如何在不同气候模型和更大规模的参数空间中实现其通用性和有效性的挑战。这些问题需要进一步研究以克服。 总之，通过考虑参数间的动态交互作用，DSAM提供了一种新的、更为精确的参数筛选方法，这不仅提升了地球系统模式的研究工具水平，也为未来气候变化预测提供了坚实的基础。随着气候科学的发展，该方法有望在更多领域得到广泛应用，并为应对全球气候变化挑战做出贡献。
     
  • LINGO入门（包含敏感性分析）
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    《LINGO入门（包含敏感性分析）》是一本引导读者快速掌握优化建模软件LINGO基础操作和高级功能的学习指南。书中详细介绍了如何运用LINGO进行线性和非线性模型构建，并深入讲解了敏感性分析方法，帮助用户深刻理解模型参数变化对结果的影响。适合初学者及需要提升技能的LINGO使用者阅读参考。 lingo——最优化模型——敏感性分析
     
  • LSAT：滑坡敏感性分析工具
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    LSAT是一款用于评估和分析斜坡稳定性及滑坡风险的专业软件工具。它帮助工程师和研究人员预测潜在滑坡区域，为土地管理和灾害预防提供数据支持。 滑坡敏感性评估工具（LSAT）已经准备了用于评估滑坡敏感性的Python脚本。这些脚本包括十个独立的文件，并且为ArcGIS软件创建了一个名为Landslide_Susceptibility_Assesment_Tool.tbx的工具包。 - Preparing_Data.py：此脚本用于将建模所需的数据转换成.csv格式。 - Create_LSM_and_Calculate_ROC.py：该脚本能生成滑坡敏感性地图，并使用包含XY坐标和概率字段的数据来计算曲线下面积（AUC）值。这些数据可以被外部软件进一步分析。 此外，GIS用户可以在系统中利用“创建LSM”与“计算ROC”的功能处理分类结果，并通过得出的AUC数值绘制磁化率图。 其他脚本则分别用于基于频率比（FR）、信息值（IV）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和多层感知器(MLP)的方法生成滑坡敏感性地图。此外，该工具还提供了针对逻辑回归、随机森林以及多层感知器方法的特定功能支持。