全局灵敏度分析作为优化方法的一部分，以及差分法用于计算函数梯度。-ITADN社区

优质

本文探讨了全局灵敏度分析在优化问题中的重要性，并详细介绍了利用差分法来高效准确地计算函数梯度的方法。通过这些技术，我们能够更有效地理解参数变化对模型输出的影响，从而改善算法性能和决策过程。优化方法中的全局灵敏度分析以及差分法计算函数梯度是重要的技术手段。通过这些方法可以有效地评估模型参数对系统输出的影响，并准确地求解复杂系统的最优解或近似最优解，从而提高工程设计、数据分析等领域的效率和准确性。

基于MATLAB的Morris方法全局灵敏度分析

优质

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。

基于方差灵敏度分析的方法.zip

优质

本研究探讨了一种新的基于方差灵敏度分析方法，用于评估和量化模型输入参数变化对输出结果的影响，以提高预测准确性。在内容中包含三个例子来阐述Sobol采样后基于方差的全局灵敏度分析的过程。如果有不清楚的地方，请参考说明书中的相关指导。

基于MATLAB的PAWN全局灵敏度分析算法实现

优质

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

SimBiology中的全局灵敏度分析：利用Sobol指数进行多参数全局灵敏度分析(MPGSA)-MATLAB...

优质

本文介绍了在SimBiology中使用Sobol指数实施多参数全局灵敏度分析（MPGSA）的方法，旨在评估和量化模型参数对模型输出的影响。通过这种分析，研究人员可以更好地理解复杂生物系统中的关键驱动因素，并优化模型参数以提高预测准确性。此应用程序支持您对SimBiology模型进行全局敏感性分析（GSA），以研究参数、物种或隔室变化如何影响模型响应。使用该工具可以计算Sobol指数，并执行多参数的全球灵敏度分析，从而深入了解多个因素同时变动时的影响。安装Global Sensitivity Analysis App非常简单：只需双击.mltbx文件即可完成安装过程。您还可以通过点击MATLAB界面中的附加组件按钮来管理已有的插件和工具包。要开始使用该应用程序，请在MATLAB命令行中输入以下指令：“startGlobalSensitivityAnalysisApp(model)”，其中model是指定的SimBiology模型对象。如需了解更多关于如何应用剂量与变体的信息，可以尝试运行“help startGlobalSensitivityAnalysisApp”以获取帮助文档。

基于方差方法的动力系统全局灵敏度与不确定性分析（GSUA）...

优质

本文提出了一种基于方差的方法来执行动力系统的全局灵敏度和不确定性分析(GSUA)，以评估模型参数对系统输出的影响，并识别关键不确定源。动态系统（Simulink 模型）的全局灵敏度分析 (GSA) 使用基于方差的方法（包括 brute-force、Sobol、Jansen 和 Saltelli 方法），以及蒙特卡罗方法与均匀分布及拉丁超立方体采样相结合的技术进行参数选择。该工具箱生成了多种图形，具体如下： 1. 所有参数集的时间响应图（使用蒙特卡罗模拟绘制，并突出标称或实验响应）； 2. 参数和输出的散点图； 3. 分数敏感指数图； 4. 归一化总敏感指数图； 5. 饼图及柱状图，展示每个参数在特定时刻下的敏感度指数。这是一个正在开发中的工具箱（包括英文翻译版本）。欢迎发送评论与建议。

【参数灵敏度分析】

优质

参数灵敏度分析是指评估模型中各参数对结果影响程度的研究方法，有助于识别关键参数、优化实验设计和提高预测准确性。运筹学课程总结之后绘制的思维导图。

关于差分进化算法在函数优化中的应用分析.zip

优质

本资料探讨了差分进化算法在解决复杂函数优化问题上的效能与优势，通过实例分析展示了其高效寻优能力及广泛应用前景。基于差分进化算法的函数优化分析.zip包含了利用差分进化算法进行函数优化的研究内容和相关数据分析。文档内详细探讨了如何应用该算法来提高复杂函数的求解效率与精度，适合对优化理论和技术感兴趣的读者深入学习研究。

灵敏度分析.pdf

优质

《灵敏度分析》探讨了模型参数变化对结果影响的研究方法，涵盖数学规划、统计推断等多个领域的应用实例与理论基础。灵敏度分析是一种评估模型输入变量变化对输出结果影响的方法。通过这种分析，可以确定哪些参数对模型的预测最为关键，并帮助决策者理解在不确定性条件下如何优化系统或过程。这种方法广泛应用于金融、工程设计以及风险管理等领域中，以提高模型的可靠性和实用性。

关于灵敏度分析若干数学方法的探讨.pdf

优质

本文档《关于灵敏度分析若干数学方法的探讨》深入研究并讨论了灵敏度分析领域中的多种数学技术与理论，旨在为相关问题提供更加有效的解决方案。浅析灵敏度分析的几种数学方法。

是否确定退出登录?

全局灵敏度分析作为优化方法的一部分，以及差分法用于计算函数梯度。

全部评论 (0)