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MATLAB中的敏感性分析代码-GPVARS：利用高斯过程代理模型及变异函数进行灵敏度分析以支持历史匹配与不确定性评估

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简介：
本代码运用高斯过程代理模型和变异函数实施敏感性分析，旨在优化MATLAB环境下的历史数据匹配与不确定性评估的效率与精度。 MATLAB中的GPVARS代码使用高斯过程代理模型及基于变异函数的敏感性分析方法来辅助历史匹配与不确定性量化。PUNQ-S3油藏案例研究所需的完整CMG数据集已上传至名为“PUNQ_S3.zip”的文件夹中，其中包含一个“Readme.docx”文档以指导用户如何在CMGIMEX软件中打开和运行这些数据集。使用此数值模拟文件需要有效的CMG许可证。 GP_VARS的代码及其所有必要的功能代码被封装在一个名为“GP_VARS_code_Github.zip”的文件夹内，并且该文件夹包含一个详细的说明文档，即“Readme.docx”，以指导用户如何利用这个代码进行操作。由于运行油藏案例研究需使用完整的CMG数值模拟器许可，因此在提供的代码中没有包括具体的油藏案例研究数据。 然而，“PUNQ_S3”文件夹内提供了所有其他必要的数值模拟文件和结果数据集，以便于进一步的研究与分析。为了展示“gpvars_main”代码的用法，我们还提供两个示例：一个来自研究论文，另一个是基准优化函数实例；使用这些示例时无需任何额外外部软件（除了MATLAB）。 按照上述步骤操作后，用户将能够掌握如何利用“gpvars_mai”进行相关工作。

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  • MATLAB中的敏感性分析代码-GPVARS：利用高斯过程代理模型及变异函数进行灵敏度分析以支持历史匹配与不确定性评估
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    本代码运用高斯过程代理模型和变异函数实施敏感性分析，旨在优化MATLAB环境下的历史数据匹配与不确定性评估的效率与精度。 MATLAB中的GPVARS代码使用高斯过程代理模型及基于变异函数的敏感性分析方法来辅助历史匹配与不确定性量化。PUNQ-S3油藏案例研究所需的完整CMG数据集已上传至名为“PUNQ_S3.zip”的文件夹中，其中包含一个“Readme.docx”文档以指导用户如何在CMGIMEX软件中打开和运行这些数据集。使用此数值模拟文件需要有效的CMG许可证。 GP_VARS的代码及其所有必要的功能代码被封装在一个名为“GP_VARS_code_Github.zip”的文件夹内，并且该文件夹包含一个详细的说明文档，即“Readme.docx”，以指导用户如何利用这个代码进行操作。由于运行油藏案例研究需使用完整的CMG数值模拟器许可，因此在提供的代码中没有包括具体的油藏案例研究数据。 然而，“PUNQ_S3”文件夹内提供了所有其他必要的数值模拟文件和结果数据集，以便于进一步的研究与分析。为了展示“gpvars_main”代码的用法，我们还提供两个示例：一个来自研究论文，另一个是基准优化函数实例；使用这些示例时无需任何额外外部软件（除了MATLAB）。 按照上述步骤操作后，用户将能够掌握如何利用“gpvars_mai”进行相关工作。
     
  • 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。
     
  • 利用MatLab进行的线性网络及灵敏度分析
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    本研究运用MATLAB软件开展线性网络建模与分析，重点探讨了网络结构对系统性能的影响，并进行了详尽的灵敏度评估。 本段落介绍了一种将线性电路网络转换成信号流图的方法，并以系统环节的信息变换、环节间的信息传递及互连方式替代实际的电路网络，从而消除电流负载效应的影响。同时利用MatLab对线性网络进行灵敏度分析，探讨了参数变化对系统性能的影响。该方法能够有效简化线性电路网络的分析和设计过程，提高系统的稳定性和可靠性。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MCS.rar_mcs最小灵敏度分析_sobol方法_wooden677_可靠性评估_灵敏度指标
    优质
    本资源为MCS.rar，包含针对mcs模型进行最小灵敏度分析的内容，采用Sobol方法计算灵敏度指标，由用户wooden677分享，适用于可靠性评估研究。 可靠性灵敏度SOBOL指标计算通用程序采用蒙特卡洛算法作为参考解法，并包含正态分布和均匀分布的算例。
     
  • 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。
     
  • MATLAB进行敏感性分析的代码 - HILAB-HBV：UNESCO-IHE HBV96模型的第一版
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    这段简介可以描述为：“MATLAB进行敏感性分析的代码”是HILAB-HBV项目的一部分，该项目发布了UNESCO-IHE HBV96模型的第一版。该代码用于在MATLAB环境中对水文模型参数进行敏感度评估和优化。 HILAB-乙肝病毒分析代码是UNESCO-IHE统一HBV模型的第一个版本，在水文信息学实验室的保护下开发完成。该模型目前在Matlab、Python和Cython中实现，预计将来会以其他语言进行实现。 Matlab文件夹包含降水模块（precipitation）、雪模块（snow）、土壤水分模块（soil）、响应模块（response）以及路由模块（routing）。而Python文件夹则包括纯Python版本的模型和Cython版本的模型，并声明了静态类型变量。 该模型通过单个时间步长进行集成。为了模拟完整的时间序列，可以使用或/ 函数。在Matlab文件夹中的部分提供了示例代码的展示，并且Python版本也提供了一个具体的例子以供参考。