Advertisement

敏感性分析及其计算公式（MATLAB）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了敏感性分析的概念、方法及其在决策模型中的重要性，并详细讲解了如何使用MATLAB进行敏感性分析的计算和实现。 参考维基百科关于方差敏感性分析的取样过程以及对应的估计器。这里主要阐述使用MATLAB（R2018b）对特定函数进行Solo indices敏感性分析的过程，大致可以分为四个步骤：采样、构建函数、函数输出和计算Sobol指数。具体来说，首先生成样本数据；然后根据这些样本数据定义目标函数；接着将样本带入该函数得到相应的输出值；最后基于输入的样本与对应的输出结果来估算一阶影响指数和全局影响指数。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 敏感性分析及其计算公式（MATLAB）
    优质
    本文章介绍了敏感性分析的概念、方法及其在决策模型中的重要性，并详细讲解了如何使用MATLAB进行敏感性分析的计算和实现。 参考维基百科关于方差敏感性分析的取样过程以及对应的估计器。这里主要阐述使用MATLAB（R2018b）对特定函数进行Solo indices敏感性分析的过程，大致可以分为四个步骤：采样、构建函数、函数输出和计算Sobol指数。具体来说，首先生成样本数据；然后根据这些样本数据定义目标函数；接着将样本带入该函数得到相应的输出值；最后基于输入的样本与对应的输出结果来估算一阶影响指数和全局影响指数。
     
  • 敏感性分析介绍及其利弊
    优质
    本篇文章将详细探讨敏感性分析的概念、应用方法以及其在决策过程中的优势与局限。通过案例分析，读者可以更好地理解如何利用和评估敏感性分析结果，以优化决策制定流程。 敏感性分析是一种评估模型或决策过程中变量变化对结果影响的方法。它帮助识别哪些因素对于最终输出最为关键，并量化这些因素的变化如何导致预测值的波动。 优点包括： 1. **风险管理和规划**：通过确定重要的输入变量，可以帮助管理者更好地理解潜在的风险并制定应对策略。 2. **提高模型透明度**：敏感性分析有助于揭示模型中各参数之间的相互作用及重要程度，从而使整个决策过程更加公开和易于理解。 3. **资源优化配置**：识别出哪些因素对结果影响最大后，企业可以将更多的精力放在这些关键领域上进行更深入的研究或采取相应措施。 缺点包括： 1. **计算复杂度高**：当模型包含大量变量时，进行全面的敏感性分析可能非常耗时且技术要求较高。 2. **忽略交互效应**：某些情况下，单独改变一个因素不足以完全反映其与其他变量之间的相互作用效果。因此，在进行单一因子分析的同时也要注意考虑多重影响的可能性。 3. **过度简化问题**：虽然敏感性分析有助于识别关键驱动因素，但它可能无法捕捉所有潜在的复杂关系和非线性动态变化。 综上所述，尽管存在一些局限性和挑战，但通过合理应用并结合其他评估方法使用时，敏感性分析仍然是一种非常有价值的工具。
     
  • 误差分析的计算公式及其MATLAB实现
    优质
    本文章介绍了误差分析的基本概念和重要性，并详细推导了相关的计算公式。同时，提供了利用MATLAB进行数值模拟的具体步骤与代码实例，旨在帮助读者深入理解并应用误差分析理论。 本段落介绍误差分析中的几个常用计算公式及其在MATLAB中的实现方法。这些公式包括：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方百分比误差（MSPE）、均方根误差（RMSE）和残差平方和（SSE）。
     
  • Sobol敏感性分析的Matlab代码
    优质
    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。
     
  • 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？
     
  • EFast MATLAB代码及资源-MATLAB-EFast敏感性分析rar包
    优质
    简介：EFast MATLAB代码及资源包提供了一套用于执行敏感性分析的EFast方法的MATLAB工具和示例数据。该资源包特别适合于科研人员、工程师等群体进行模型参数的重要性评估，以优化模型预测精度。包含详细的文档指导用户快速上手使用。 Matlab全局敏感性分析Efast程序可以用于评估模型输入参数对输出结果的影响程度。此方法有助于识别哪些变量是关键的不确定性来源，并为后续研究提供指导方向。编写或使用此类代码时，需确保正确理解其背后的统计理论和算法细节，以便准确解释计算结果。
     
  • 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
     
  • 对流换热特性的分析及计算公式
    优质
    本研究探讨了对流换热现象，并提出了一套用于分析其特性的理论模型和实用计算方法，为工程应用提供了重要参考。 热力学中的对流计算是热交换分析的基础内容。掌握各种对流换热的计算公式对于准确分析不同情况下的对流换热具有重要意义。
     
  • Sobol四参数敏感性分析_Sobol算法的MATLAB实现_
    优质
    本文介绍了Sobol四参数敏感性分析方法及其在MATLAB中的实现过程。通过Sobol算法，可以有效地评估模型输入变量对输出结果的影响程度。文中详细说明了该算法的应用步骤与代码实现细节，为研究者提供了一个强大的工具来解析复杂系统的不确定性来源。 Sobol算法用于完成四个参数的敏感性分析，在数学模型优化方面具有重要作用。
     
  • MATLAB AUCC 代码-LSMv0: 滑坡敏感性的 MATLAB 分析
    优质
    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。