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Matlab Copula代码-UQSA:不确定性量化与灵敏度分析

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简介:
本项目提供基于MATLAB的Copula工具箱UQSA,专注于执行不确定性量化和灵敏度分析。适用于研究复杂系统中的概率模型。 此存储库中的代码实现了Eriksson和Jauhiainen等人(2018年)在论文“贝叶斯分析结合全局敏感性分析应用于动态细胞内通路模型的不确定性量化、传播和表征”中提出的方法,用于乌克萨不确定性量化(UQ)和灵敏度分析(SA)。代码在GNU通用公共许可证v3.0下分发。 UQ文件夹包含运行不确定性量化方法的R脚本(ABC-MCMCwithcopulas)。需要安装ks、VineCopula、MASS、R.utils和R.matlab包,其中最后一个包用于将输出数据保存为MATLAB兼容格式。主脚本名为runABCMCMC-Phenotype123.R,它使模型适应表型1至3(如论文中所述),作为说明性测试用例。结果数据以R和MATLAB格式上传到文件夹中。 我们使用表型4作为预测数据集来展示SA方法的应用。在SA文件夹内包含运行全局敏感性分析的MATLAB脚本,需要2014a或更新版本的MATLAB环境支持。主脚本名为get_prediction。

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  • Matlab Copula-UQSA
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    本项目提供基于MATLAB的Copula工具箱UQSA,专注于执行不确定性量化和灵敏度分析。适用于研究复杂系统中的概率模型。 此存储库中的代码实现了Eriksson和Jauhiainen等人(2018年)在论文“贝叶斯分析结合全局敏感性分析应用于动态细胞内通路模型的不确定性量化、传播和表征”中提出的方法,用于乌克萨不确定性量化(UQ)和灵敏度分析(SA)。代码在GNU通用公共许可证v3.0下分发。 UQ文件夹包含运行不确定性量化方法的R脚本(ABC-MCMCwithcopulas)。需要安装ks、VineCopula、MASS、R.utils和R.matlab包,其中最后一个包用于将输出数据保存为MATLAB兼容格式。主脚本名为runABCMCMC-Phenotype123.R,它使模型适应表型1至3(如论文中所述),作为说明性测试用例。结果数据以R和MATLAB格式上传到文件夹中。 我们使用表型4作为预测数据集来展示SA方法的应用。在SA文件夹内包含运行全局敏感性分析的MATLAB脚本,需要2014a或更新版本的MATLAB环境支持。主脚本名为get_prediction。
  • MATLAB中的
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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。
  • 基于方差方法的动力系统全局(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。
  • MATLAB拓扑优-TopOpt-应力-:此论文相关...
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    本简介提供了一个基于MATLAB的拓扑优化工具包(TopOpt),专注于处理材料的应力分析及采用不精确灵敏度方法进行高效计算,适用于深入研究和工程应用。该代码库紧密关联特定学术论文内容,为科研人员与工程师提供了强大的设计优化解决方案。 该MATLAB代码用于模拟优化最佳光学压力不敏感度,并随附于2021年在IJNME上发表的论文“使用不精确的设计敏感性进行有效的应力约束拓扑优化”。此代码供希望复制论文结果以进一步扩展和比较的研究人员使用。研究目的可以免费使用该代码,但作者不对任何错误负责,也不对因使用该代码导致的结果承担责任。 如果您正在利用此代码开展研究,请引用相关出版物:Amir, O. (2021), Effective Stress-Constrained Topology Optimization Using Inexact Design Sensitivities, IJNME. 重要提示!本代码需要MMA MATLAB实现(mmasub.m和subsolv.m),以及GCMMA功能kktcheck.m。这些文件可通过联系Krister Svanberg教授获得。 该存储库包括以下脚本: - Run_minVpnorm:用于执行所有优化运行的主程序。 - minVpnorm:复制论文第5.1、5.2和5.3节中的示例,例如L型支架、双夹及U型支架的情况。 - minVpnorm_long:针对精细L型支架实例,在论文第5.1节中进行复现。 - minVpnorm_adpt:复制论文第5部分的内容。
  • MATLAB中的-GPVARS:利用高斯过程理模型及变异函数进行以支持历史匹配评估
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    本代码运用高斯过程代理模型和变异函数实施敏感性分析,旨在优化MATLAB环境下的历史数据匹配与不确定性评估的效率与精度。 MATLAB中的GPVARS代码使用高斯过程代理模型及基于变异函数的敏感性分析方法来辅助历史匹配与不确定性量化。PUNQ-S3油藏案例研究所需的完整CMG数据集已上传至名为“PUNQ_S3.zip”的文件夹中,其中包含一个“Readme.docx”文档以指导用户如何在CMGIMEX软件中打开和运行这些数据集。使用此数值模拟文件需要有效的CMG许可证。 GP_VARS的代码及其所有必要的功能代码被封装在一个名为“GP_VARS_code_Github.zip”的文件夹内,并且该文件夹包含一个详细的说明文档,即“Readme.docx”,以指导用户如何利用这个代码进行操作。由于运行油藏案例研究需使用完整的CMG数值模拟器许可,因此在提供的代码中没有包括具体的油藏案例研究数据。 然而,“PUNQ_S3”文件夹内提供了所有其他必要的数值模拟文件和结果数据集,以便于进一步的研究与分析。为了展示“gpvars_main”代码的用法,我们还提供两个示例:一个来自研究论文,另一个是基准优化函数实例;使用这些示例时无需任何额外外部软件(除了MATLAB)。 按照上述步骤操作后,用户将能够掌握如何利用“gpvars_mai”进行相关工作。
  • 重要.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。
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    本文档介绍了使用LINGO软件进行线性规划的方法,并深入探讨了如何利用该工具执行灵敏度分析以优化决策过程。 LINGO线性规划及其灵敏度分析探讨了如何使用LINGO软件进行线性规划问题的建模与求解,并深入研究了解决方案的稳定性及参数变化对最优解的影响。
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    本资源为电力系统中33节点电网模型的电压灵敏度分析工具。提供详细的电压灵敏度计算方法,基于线性化潮流算法进行仿真和评估。 电压对有功灵敏度的计算公式基于潮流计算方程。通过对方程进行线性化处理,并调整顺序来求解该问题。
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  • 基于MATLAB(含源
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    本项目利用MATLAB进行灵敏度分析,旨在评估输入变量变化对模型输出的影响。包含详细注释的源代码可供下载和参考,适用于科研与教学。 在进行MATLAB的灵敏性分析时,需要对模型中的参数变化如何影响系统输出有深入的理解。这通常涉及到使用MATLAB内置函数或编写自定义代码来评估不同变量的变化对结果的影响程度。通过这种方法,可以识别出哪些因素对于系统的性能最为关键,并据此优化设计和决策过程。