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Sobol全局敏感性分析.pdf

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简介：
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

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  • 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
     
  • 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。
     
  • 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？
     
  • 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。
     
  • Python中的Sobol敏感性分析实现
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    本简介介绍如何在Python中实现Sobol敏感性分析的方法和步骤，包括必要的库导入、参数设置及结果解析等，帮助研究者评估模型输入变量的重要性。 本段落介绍如何使用Python实现Sobol敏感性分析方法来评估机器学习模型中的不同因素影响大小，并通过实例详细讲解该过程。代码将生成一阶、二阶及总阶的敏感性结果，同时允许用户自定义图的标签和字体大小等设置。 环境要求为：python==3.6.5 和 tensorflow==1.9.0。RF.model是经过训练并保存下来的随机森林模型，用户可以自行替换此文件以适应不同的需求。该代码将展示样本数分别为128、256、512、1024和2048时的敏感性分析结果，并且通常情况下，随着样本数量增加，分析结果会更加准确。 实例包括数据集及详细注释说明的完整Python代码，可以直接运行。对于使用过程中遇到的问题或需要进一步的帮助，请通过联系作者allein_STR并注明“资源”。
     
  • 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。
     
  • Sobol敏感度分析 MATLAB代码.zip
    优质
    Sobol敏感度分析MATLAB代码提供了一套用于执行Sobol指标计算的高效工具箱，适用于复杂模型中的参数灵敏度评估。该资源包含详尽注释和实例数据，助力研究者深入理解变量间的相互影响及其对输出结果的重要性排序。 sobol敏感性计算的Matlab代码.zip文件包含了用于进行Sobol敏感性分析的相关代码。
     
  • 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。
     
  • 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。