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提供MATLAB代码，用于灵敏性分析。

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简介：
Matlab 是一种强大的工具，常用于进行灵敏性分析，以便评估模型参数对输出结果的影响程度。通过这种分析，可以识别出哪些参数对结果的贡献最大，从而更好地理解模型的行为并进行优化。 灵敏性分析在工程设计、科学研究以及金融建模等领域有着广泛的应用，是确保模型可靠性和准确性的重要环节。

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  • 基于MATLAB的灵敏性分析（含源码）
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    本项目利用MATLAB进行灵敏度分析，旨在评估输入变量变化对模型输出的影响。包含详细注释的源代码可供下载和参考，适用于科研与教学。 在进行MATLAB的灵敏性分析时，需要对模型中的参数变化如何影响系统输出有深入的理解。这通常涉及到使用MATLAB内置函数或编写自定义代码来评估不同变量的变化对结果的影响程度。通过这种方法，可以识别出哪些因素对于系统的性能最为关键，并据此优化设计和决策过程。
     
  • MATLAB中的灵敏度分析代码
    优质
    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 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。
     
  • 重要性：灵敏度分析.zip
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    该资料探讨了灵敏度分析的重要性及其应用，通过研究模型参数变化对结果的影响，帮助决策者理解模型的稳健性和可靠性。适合科研人员和数据分析爱好者参考学习。 数学建模过程中需要进行灵敏度分析。
     
  • Sobol+Matlab+代码-The_Sobol_敏感性分析：采用蒙特卡洛采样方法的Sobol灵敏度...
    优质
    本资源提供了基于Matlab实现的Sobol敏感性分析代码，运用了蒙特卡洛采样技术评估模型输入参数的重要性。 此代码演示了使用蒙特卡罗采样的Sobol灵敏度分析方法，并采用MATLAB中的Sobol序列进行抽样。测试函数是gmath函数。有关详细信息，请参阅以下参考资料： [1] Sobol, I.M. “Global sensitivity indices for nonlinear mathematical models and their Monte Carlo estimates.” Mathematics and Computers in Simulation 55(1),2001: 271-280. [2] I.M. Sobol、S.Tarantola、D.Gatelli、SS Kucherenko、W.Mauntz，“修复全局敏感性分析中的非必要因素时估计近似误差”，可靠性工程与系统安全，92(7) 2007：957-960。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于6个参数的Sobol灵敏度分析MATLAB代码实现.zip
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    本资源提供了一套用于执行Sobol敏感性分析的MATLAB代码包，专注于六个输入参数。这套工具能帮助研究者评估数学模型中各变量的重要性及其相互影响，适用于不确定性量化与复杂系统建模。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：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、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容介绍：标题所示，具体介绍可以通过主页搜索博客来获取。 适用人群：本科和硕士等教研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心和技术上同步精进。如有matlab项目合作需求，请通过私信联系。
     
  • 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。