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基于MATLAB的六个参数Sobol敏感性分析代码实现

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简介：
本简介介绍了一段使用MATLAB编写的代码，实现了针对六个参数的Sobol敏感性分析方法。该工具适用于科研人员和工程师进行复杂模型中的参数影响研究。 采用随机抽样的Sobol方法计算六个参数的一阶灵敏度及总灵敏度，以实现多参数的灵敏度分析。

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  • 基于MATLAB的六个参数Sobol敏感性分析代码实现
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    本简介介绍了一段使用MATLAB编写的代码，实现了针对六个参数的Sobol敏感性分析方法。该工具适用于科研人员和工程师进行复杂模型中的参数影响研究。 采用随机抽样的Sobol方法计算六个参数的一阶灵敏度及总灵敏度，以实现多参数的灵敏度分析。
     
  • 基于MATLAB的6个参数Sobol敏感性分析代码.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB编写的用于执行六参数Sobol敏感性分析的完整代码。通过该工具包，用户能够便捷地进行复杂模型中的输入变量敏感度评估与不确定性量化分析。 版本：matlab2014/2019a，包含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容标题如所示，详细介绍可查看主页搜索博客中的相关文章。 适合人群：本科及硕士等科研教学使用。 博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。
     
  • Sobol敏感性分析的Matlab代码
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    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。
     
  • 基于6个参数的Sobol灵敏度分析MATLAB代码实现.zip
    优质
    本资源提供了一套用于执行Sobol敏感性分析的MATLAB代码包，专注于六个输入参数。这套工具能帮助研究者评估数学模型中各变量的重要性及其相互影响，适用于不确定性量化与复杂系统建模。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容介绍：标题所示，具体介绍可以通过主页搜索博客来获取。 适用人群：本科和硕士等教研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心和技术上同步精进。如有matlab项目合作需求，请通过私信联系。
     
  • 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。
     
  • Sobol敏感性分析代码-Sobol.rar
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • Python中的Sobol敏感性分析实现
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    本简介介绍如何在Python中实现Sobol敏感性分析的方法和步骤，包括必要的库导入、参数设置及结果解析等，帮助研究者评估模型输入变量的重要性。 本段落介绍如何使用Python实现Sobol敏感性分析方法来评估机器学习模型中的不同因素影响大小，并通过实例详细讲解该过程。代码将生成一阶、二阶及总阶的敏感性结果，同时允许用户自定义图的标签和字体大小等设置。 环境要求为：python==3.6.5 和 tensorflow==1.9.0。RF.model是经过训练并保存下来的随机森林模型，用户可以自行替换此文件以适应不同的需求。该代码将展示样本数分别为128、256、512、1024和2048时的敏感性分析结果，并且通常情况下，随着样本数量增加，分析结果会更加准确。 实例包括数据集及详细注释说明的完整Python代码，可以直接运行。对于使用过程中遇到的问题或需要进一步的帮助，请通过联系作者allein_STR并注明“资源”。
     
  • Sobol敏感度分析 MATLAB代码.zip
    优质
    Sobol敏感度分析MATLAB代码提供了一套用于执行Sobol指标计算的高效工具箱，适用于复杂模型中的参数灵敏度评估。该资源包含详尽注释和实例数据，助力研究者深入理解变量间的相互影响及其对输出结果的重要性排序。 sobol敏感性计算的Matlab代码.zip文件包含了用于进行Sobol敏感性分析的相关代码。
     
  • 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