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基于方差灵敏度分析的方法.zip

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简介：
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。

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  • 基于方差灵敏度分析的方法.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。
     
  • 基于MATLAB的Morris方法全局灵敏度分析
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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。
     
  • 基于方差方法的动力系统全局灵敏度与不确定性分析（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。
     
  • MCS.rar_mcs最小灵敏度分析_sobol方法_wooden677_可靠性评估_灵敏度指标
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    本资源为MCS.rar，包含针对mcs模型进行最小灵敏度分析的内容，采用Sobol方法计算灵敏度指标，由用户wooden677分享，适用于可靠性评估研究。 可靠性灵敏度SOBOL指标计算通用程序采用蒙特卡洛算法作为参考解法，并包含正态分布和均匀分布的算例。
     
  • 关于灵敏度分析若干数学方法的探讨.pdf
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    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。
     
  • 全局灵敏度分析在优化方法中的应用及差分法计算函数梯度
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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。
     
  • 重要性：灵敏度分析.zip
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    该资料探讨了灵敏度分析的重要性及其应用，通过研究模型参数变化对结果的影响，帮助决策者理解模型的稳健性和可靠性。适合科研人员和数据分析爱好者参考学习。 数学建模过程中需要进行灵敏度分析。
     
  • Python灵敏度分析案例.zip
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    本资料包提供了多个使用Python进行数据分析和建模中灵敏度分析的具体案例。通过这些实例，学习者可以掌握如何运用Python工具评估模型输入参数变化对输出结果的影响，适用于初学者和有一定经验的数据分析师。 灵敏度分析是一种评估模型输出结果对输入参数变化敏感程度的方法，有助于我们了解模型的稳定性和可靠性。通过调整一个或多个输入参数值，并观察这些改变如何影响模型的结果，我们可以确定各个参数对于最终结论的重要性。 这种类型的分析可以被分类为局部和全局两种形式。局部灵敏度分析关注的是单独变动某个特定变量时输出结果的变化情况；而全局灵敏度分析则涉及同时更改多个输入因素并评估它们的综合效应。 进行此类研究常用的技术包括一维、二维以及敏感性指数法等几种方式。其中，一维方法只改变一个参数值以观察其影响；二位法则涉及到两个变量的同时调整；敏感性指数法则是通过数学或统计手段来量化多个输入因素变动对模型输出的影响程度。 灵敏度分析在金融、环境管理、能源开发和食品安全等多个领域中都有广泛的应用。它能够帮助决策者理解不同条件下的结果差异，从而制定更有效的策略，并且还能揭示出潜在的问题区域以及不确定性来源。
     
  • 灵敏度分析.pdf
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    《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。
     
  • 【参数灵敏度分析】
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    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。