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基于MATLAB的Morris方法全局灵敏度分析

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简介:
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。

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客服
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  • MATLABMorris
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    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。
  • MATLABPAWN实现
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    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:利用Sobol指数进行多参数(MPGSA)-MATLAB...
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    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。
  • .zip
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    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。
  • 动力系统与不确定性(GSUA)...
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    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。
  • Sobol感性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。
  • MATLAB编程完成
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    本项目采用MATLAB软件进行灵敏度分析编程,旨在评估模型参数变化对系统输出的影响,优化设计和预测准确性。 灵敏度分析的MATLAB代码编写对于运筹学中的问题求解非常有用,此类分析的方法均适用于该过程。
  • 在优化应用及差计算函数梯
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    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。
  • MATLAB代码
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    本代码用于执行MATLAB环境下的灵敏度分析,帮助用户评估模型输入参数变化对输出结果的影响,优化模型预测精度。 通过编写Matlab程序掌握了单纯形法灵敏度分析的编程实现,并提供了详细的Matlab代码供学习使用。
  • 感性 - 高级 Morris :利用 Morris 减少因子低估风险-MATLAB开发
    优质
    本项目运用高级Morris方法进行敏感性分析,旨在通过MATLAB实现对复杂模型中各变量影响程度的有效评估,以降低关键因素被忽视的风险。 敏感性分析用于评估不确定因素对函数输出的影响。莫里斯(Morris)方法通常被视为一种定性的方法:它通过少量的计算提供了粗略但有用的估计结果。作为第一步,这种方法可以用来简化复杂的函数,并识别那些影响较小、可以被忽略的因素。 进一步的信息可以在 Saltelli, A.、Tarantola, S.、Campolongo, F. 和 Ratto, M. (2004) 的《实践中的敏感性分析 - 评估科学模型的指南》一书中找到。该方法有助于降低低估和修复不可忽视因素的风险。 此外,Henri Sohier、Helene Piet-Lahanier 及 Jean-Loup Farges 在他们关于“空中发射到轨道分离的分析与优化”的研究中也使用了这种算法(发表在 Acta Astronautica 的第 108 卷上)。