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MATLAB中的全局敏感性分析（涵盖dynia、eet、fast、glue、pawn、rsa和vbsa方法）

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简介：
本文章详细介绍了在MATLAB环境下进行全局敏感性分析的方法与技巧，具体包括dynia、eet、fast、glue、pawn、rsa及vbsa等七种技术的应用。 用于全局敏感性分析的Matlab/Octave工具箱称为SAFE。它实现了几种已建立的GSA方法，并允许轻松集成其他方法。SAFE实施的所有方法都支持评估敏感性指数的稳健性和收敛性。此外，该工具箱还包括许多可视化工具，用于有效调查和沟通GSA结果。SAFE旨在使非专业用户能够访问GSA，并为更有经验的用户提供完整注释代码以补充他们自己的工具。文档中包括一组工作流脚本，其中包含关于如何应用GSA以及如何使用工具箱的实用指南。

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  • MATLAB中的全局敏感性分析（涵盖dynia、eet、fast、glue、pawn、rsa和vbsa方法）
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    本文章详细介绍了在MATLAB环境下进行全局敏感性分析的方法与技巧，具体包括dynia、eet、fast、glue、pawn、rsa及vbsa等七种技术的应用。 用于全局敏感性分析的Matlab/Octave工具箱称为SAFE。它实现了几种已建立的GSA方法，并允许轻松集成其他方法。SAFE实施的所有方法都支持评估敏感性指数的稳健性和收敛性。此外，该工具箱还包括许多可视化工具，用于有效调查和沟通GSA结果。SAFE旨在使非专业用户能够访问GSA，并为更有经验的用户提供完整注释代码以补充他们自己的工具。文档中包括一组工作流脚本，其中包含关于如何应用GSA以及如何使用工具箱的实用指南。
     
  • 基于MATLAB的PAWN全局灵敏度分析算法实现
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    本研究介绍了在MATLAB环境下实现的PAWN（Partial Wasserstein with a Nested kernel）算法，用于进行全局灵敏度分析。该方法结合了部分瓦瑟斯特距离与嵌套核函数的优势，有效评估输入变量对模型输出的影响程度，为复杂系统建模提供了有力工具。 这是全局灵敏度分析算法PAWN的MATLAB实现。文件 PAWN.m 包含了 PAWN 算法的具体代码。另一个文件 ishigami_homma.m 用于重现论文 [1] 中图 4 的结果。 参考文献： [1] Pianosi, F., Wagener, T., 2015. 基于累积分布函数的简单有效的全局敏感性分析方法。环境模型软件，67: 1-11。doi:10.1016/j.envsoft.2015.01.004
     
  • 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全局敏感性分析.pdf
    优质
    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
     
  • MATLAB版全局敏感性分析工具箱SAFE
    优质
    MATLAB版全局敏感性分析工具箱SAFE是一款针对复杂模型参数不确定性进行量化与分析的专业软件包。它为研究人员提供了一套全面的方法来评估输入变量对输出结果的影响，从而帮助优化模型结构和提高预测准确性。 SAFE 工具箱提供了一套用于执行全局敏感性分析的函数。它实现了多种方法，包括基本效应测试、区域敏感性分析、基于方差（Sobol）的敏感性分析以及 PAWN 方法。最初，SAFE 是为 Matlab/Octave 环境开发的，但后来也可以在 R 和 Python 中使用。
     
  • 简化版的全局敏感性分析程序（MATLAB）.zip
    优质
    本资源提供了一个简化的全局敏感性分析程序，使用MATLAB编写。旨在帮助用户快速评估模型输入参数对输出结果的影响，适用于科研和工程应用。 一款简单实用的全局敏感性分析程序可在MATLAB环境中运行。
     
  • SimLab全局敏感性分析工具软件
    优质
    SimLab全局敏感性分析工具是一款专为研究人员设计的专业软件，能够高效地进行复杂模型的不确定性量化和灵敏度分析。 simlab 2.2 版本可用于进行模型的全局敏感性分析和局部敏感性分析。
     
  • SALIB敏感性分析方法
    优质
    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
     
  • 基于MATLAB的Morris方法全局灵敏度分析
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    本研究利用MATLAB实现Morris方法进行全局灵敏度分析，旨在评估模型输入参数对输出结果的影响程度，为模型优化提供依据。 clear all; npoint = 100; % 在分位数超空间中要采样的点数 iter = npoint * (nfac + 1); nfac = 20; % 研究函数的不确定因素数量 [mu, order] = morris_sa1(@(x)test_function(x), nfac, npoint); for t=1:size(mu,2) W(1,t) = mu(1,t)/sum(mu); end figure() bar(W) grid on xlabel(Feature index) ylabel(Feature weight) % 输出： % 1）μ：每个因素，按降序排列。 % 2）order：各因素的指标。考虑修正最后的因素， % 那些“mu”非常接近于零的数。