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Simlab提供全局敏感性分析软件。

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简介：
Simlab 2.2版本具备强大的功能，能够应用于对模型进行全局敏感性以及局部敏感性的全面分析。

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  • SimLab全局敏感性分析工具软件
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    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。
     
  • SimLab敏感性分析软件与中文参考手册
    优质
    《SimLab敏感性分析软件与中文参考手册》是一本详尽介绍SimLab软件使用方法和技术细节的手册，帮助用户掌握敏感性分析技能。 SimLab 2.2是一款用于进行基于蒙特卡洛方法的不确定性和灵敏度分析的软件。在该软件中，Monte Carlo (MC) 方法主要用于生成伪随机数，并重点在于从联合概率分布中抽取点集；通常将这些集合称为“样本分布”。基于 MC 的不确定性和敏感性分析是通过使用概率选择模型输入并执行多次模型评估来完成的，然后利用这些评估结果确定1）模型预测中的不确定性以及2）导致这种不确定性的输入变量。一般而言，一个完整的分析包含五个步骤。 在第一步中，为每个输入变量（或称作“输入因子”），定义其范围和分布形式。这一步骤的选择将用于生成样本时的依据；如果主要目的是探索性研究，则较粗略的假设可能就足够了。第二步是根据第一步骤指定的输入分布来创建点集样本，结果是一个序列化的样本元素集合。 第三步中，使用在前两步产生的模型输入样本来执行实际模型评估，并生成一组输出数据；这些评估实质上建立了一个从输入空间到结果空间的映射关系。这个映射是后续不确定性和敏感性分析的基础。 第四步涉及对上述步骤所得到的结果进行不确定性分析，描述方法包括计算平均值和方差等统计量来表示模型预测中的不确定性水平。此外还提供了其他相关的输出统计数据供参考使用。 最后一步则利用这些评估结果来进行灵敏度分析，以识别哪些输入变量对于最终的模型输出具有重要的影响作用。
     
  • 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？
     
  • Simlab敏感性分析手册（中文版）
    优质
    《SimLab敏感性分析手册（中文版）》是一份全面介绍如何使用SimLab软件进行复杂系统敏感性分析的专业指南。它帮助用户理解各个变量对模型结果的影响，优化设计决策，并降低不确定性。 SimLab可用于进行模型的参数敏感性分析，其界面简洁且易于使用。
     
  • 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
     
  • MATLAB版全局敏感性分析工具箱SAFE
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    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。
     
  • 基于Sobol方法的全局敏感性分析Matlab代码
    优质
    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。
     
  • 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
     
  • 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。