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简化版的全局敏感性分析程序（MATLAB）.zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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？
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的全局敏感性分析（涵盖dynia、eet、fast、glue、pawn、rsa和vbsa方法）
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • Simlab敏感性分析手册（中文版）
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    《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。