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Lingo入门，并进行敏感性分析。

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简介：
lingo 是一种强大的优化模型，并提供敏感性分析功能，用于深入研究模型参数变化对优化结果的影响。通过对模型中关键变量进行敏感性评估，可以更好地理解模型的行为和可靠性，从而为决策提供更可靠的依据。

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  • LINGO入门（包含敏感性分析）
    优质
    《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
     
  • LINGO线性规划与灵敏度分析.doc
    优质
    本文档介绍了使用LINGO软件进行线性规划的方法，并深入探讨了如何利用该工具执行灵敏度分析以优化决策过程。 LINGO线性规划及其灵敏度分析探讨了如何使用LINGO软件进行线性规划问题的建模与求解，并深入研究了解决方案的稳定性及参数变化对最优解的影响。
     
  • 全局敏感性分析
    优质
    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？
     
  • LINGO实战指南：灵敏度分析与数学建模快速入门
    优质
    《LINGO实战指南》是一本专注于教授如何使用LINGO软件进行灵敏度分析和数学建模的书籍。它为读者提供了关于优化问题解决策略的深入理解和实用技巧，适合想要快速掌握该领域的初学者及专业人士阅读。 进行灵敏度分析的步骤如下： 首先需要启动灵敏度分析功能，在“General Solver”选项卡中的“Dual Computation”下拉项选择“Prices & Ranges”。 然后点击“Solve”，运行程序，完成后回到模型界面，并在“lingo”菜单中选择“range”选项来获取结果。 结果显示为： RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED: Objective Coefficient Ranges Current Allowable Increase Decrease VOLUME( DESKS) 60.00000 20.00000 4.00000 VOLUME( TABLES) 30.0000 5. INFINITY VOLUME( CHAIRS) 20. 2.5 5
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • Sobol敏感性分析代码-Sobol.rar
    优质
    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
     
  • 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。
     
  • 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。