MATLAB AUCC 代码-LSMv0: 滑坡敏感性的 MATLAB 分析-ITADN社区

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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。

LSAT：滑坡敏感性分析工具

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LSAT是一款用于评估和分析斜坡稳定性及滑坡风险的专业软件工具。它帮助工程师和研究人员预测潜在滑坡区域，为土地管理和灾害预防提供数据支持。滑坡敏感性评估工具（LSAT）已经准备了用于评估滑坡敏感性的Python脚本。这些脚本包括十个独立的文件，并且为ArcGIS软件创建了一个名为Landslide_Susceptibility_Assesment_Tool.tbx的工具包。 - Preparing_Data.py：此脚本用于将建模所需的数据转换成.csv格式。 - Create_LSM_and_Calculate_ROC.py：该脚本能生成滑坡敏感性地图，并使用包含XY坐标和概率字段的数据来计算曲线下面积（AUC）值。这些数据可以被外部软件进一步分析。此外，GIS用户可以在系统中利用“创建LSM”与“计算ROC”的功能处理分类结果，并通过得出的AUC数值绘制磁化率图。其他脚本则分别用于基于频率比（FR）、信息值（IV）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和多层感知器(MLP)的方法生成滑坡敏感性地图。此外，该工具还提供了针对逻辑回归、随机森林以及多层感知器方法的特定功能支持。

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。

EFast MATLAB代码及资源-MATLAB-EFast敏感性分析rar包

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简介：EFast MATLAB代码及资源包提供了一套用于执行敏感性分析的EFast方法的MATLAB工具和示例数据。该资源包特别适合于科研人员、工程师等群体进行模型参数的重要性评估，以优化模型预测精度。包含详细的文档指导用户快速上手使用。 Matlab全局敏感性分析Efast程序可以用于评估模型输入参数对输出结果的影响程度。此方法有助于识别哪些变量是关键的不确定性来源，并为后续研究提供指导方向。编写或使用此类代码时，需确保正确理解其背后的统计理论和算法细节，以便准确解释计算结果。

Sobol敏感度分析 MATLAB代码.zip

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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。

利用MATLAB进行滑坡稳定性的分析.pdf

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本文探讨了如何运用MATLAB软件工具对滑坡稳定性进行量化分析，通过建立数学模型和模拟实验，评估不同因素对滑坡的影响，为地质灾害预防提供科学依据。在滑坡稳定性分析领域，MATLAB作为一款强大的数值计算软件，在工程实践中被广泛应用。本段落重点探讨了如何利用MATLAB进行滑坡稳定性的分析与可视化。滑坡稳定性评估的关键在于确定最危险的滑动面以及准确计算出稳定的系数值。这些是确保对滑坡状态做出有效评价的基础条件，而找到最关键的位置则是提高准确性的重要前提之一。传统方法如瑞典条分法虽然在实践中被广泛采用，但它忽略了侧面力的作用，在某些情况下会导致稳定性评估结果偏低。本段落中通过面向对象编程技术开发了一个MATLAB模块，并采用了改进的瑞典条分积分算法作为核心计算手段。该工具不仅可以完成滑坡稳定系数的精确计算、最危险滑动面的定位工作，还能绘制出详细的滑坡几何图样并输出相关数据信息。这些功能大大提升了对复杂地形条件下滑坡稳定性分析的速度与准确性，并为三维建模提供了坚实的技术支持。在具体实现过程中，该模块接收包括斜坡形状和土壤特性在内的输入参数后，应用瑞典条分法的积分形式来计算稳定系数；同时通过迭代方式寻找最危险滑动面。利用高精度数字地形模型（DEM）数据生成精确的剖面线，并结合得到的结果绘制出清晰直观的几何图样。此外，在确定性方法和非确定性的分析框架下，MATLAB同样发挥着重要作用。例如在极限平衡法中，常用的有瑞典条分、毕肖普和不平衡推力等技术手段；其中瑞典条分法由于其简单实用的特点而广受青睐。它假设滑坡体为刚性物体，并将其划分为若干竖向块，在忽略侧面作用的情况下进行力学分析。本段落还提到利用钻孔数据来确定最危险的滑动面，这些信息通常通过地质勘探手段获得并使用GIS技术处理和解析。例如周斌等人曾根据实际钻探资料在CAD中建立模型；而李明超则是在NURBS系统内生成关键位置图样。借助MATLAB工具的应用，不仅可以计算出稳定的系数值及输出可视化结果，还可以结合其他软件完成滑动面的三维建模工作。这有助于更直观地分析斜坡结构形态，并为灾害预警和应急响应提供有力支持。本段落还详细介绍了确定最危险滑动面的基本原理以及破坏曲线的解析方法。通过将坡脚设为原点坐标并让破坏线经过该点，可以推导出圆心的位置；从而限定搜索范围来找到最优解位置以准确判定最危险区域。总之，MATLAB在滑坡稳定性分析中的应用涵盖了多种技术和算法，并借助数据处理和可视化技术提供了强有力的技术支持。这不仅有助于提升对地质灾害的预警能力，还能有效减少潜在损失。随着计算机科学与地理信息系统的不断发展，利用此类工具进行更深入的研究将有广阔的应用前景。

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。

Sobol敏感性分析代码-Sobol.rar

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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。

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。

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