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GSA_灵敏度分析_代理模型

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简介：
本研究探讨了GSA（全局敏感性分析）在结合代理模型进行灵敏度评估中的应用，旨在优化复杂系统的建模与预测精度。 全局敏感性分析是一种评估模型输入变量对输出结果影响的重要方法。Sobol 方法是进行此类分析的一种常用技术，它能够量化各个输入参数的主效应以及它们之间的交互作用效果。这种方法有助于识别哪些因素对于预测最为关键，并且可以用于优化实验设计和减少不必要的计算成本。

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  • GSA_灵敏度分析_代理模型
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    本研究探讨了GSA（全局敏感性分析）在结合代理模型进行灵敏度评估中的应用，旨在优化复杂系统的建模与预测精度。 全局敏感性分析是一种评估模型输入变量对输出结果影响的重要方法。Sobol 方法是进行此类分析的一种常用技术，它能够量化各个输入参数的主效应以及它们之间的交互作用效果。这种方法有助于识别哪些因素对于预测最为关键，并且可以用于优化实验设计和减少不必要的计算成本。
     
  • 数学模型的灵敏度分析
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    数学模型的灵敏度分析旨在探讨模型输出对输入变量变化的敏感程度，通过评估关键参数的变化如何影响预测结果，确保模型可靠性和有效性。这种方法对于优化决策过程和提高模型实用性至关重要。 灵敏度分析是一种评估模型输入参数变化对输出结果影响的方法。它可以帮助我们了解哪些因素是关键的，并且可以用来优化模型性能或预测不确定性。 进行灵敏度分析通常包括以下步骤： 1. 确定需要研究的因素：首先，我们需要明确在模型中哪些变量是最有可能发生变化或者存在不确定性的。 2. 选择适当的分析方法：根据具体情况和需求，可以选择不同的灵敏度分析技术。常见的有局部敏感性分析、全局敏感性分析等。 3. 实施分析并收集数据：应用选定的方法对所关注的因素进行试验，并记录下变化带来的影响程度。 4. 分析结果和解读：通过观察不同因素的变化如何导致输出值的改变，从而判断哪些变量是最重要的。 灵敏度分析对于理解模型行为以及提高预测准确性非常重要。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的灵敏度分析代码
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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。
     
  • 【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。
     
  • SPSS中的灵敏度分析与典型相关分析
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    本文章将深入探讨在SPSS软件中如何进行灵敏度分析和典型相关分析，帮助读者掌握这两种统计方法的应用技巧。 3.1 程序算法 潮流程序的计算方法结合了P-Q分解法与牛顿-拉夫逊法，以提高潮流计算的收敛性能。通常情况下，程序首先使用P-Q 分解法进行初步迭代，随后转而采用牛顿-拉夫逊法求解。 3.2 程序主要功能 （1）基本功能 能够执行交流系统潮流计算以及包括双端和多端直流系统的交直流混合潮流计算。 （2）自动电压控制 具备多种类型的发电机节点电压调控能力，除了常规的PQ、PV及缓冲节点外，还支持远程控制高压等级母线电压等多种类型。此外，程序还能实现电抗器与电容器的自动投切以进行电压调节，并能根据负荷情况进行变压器分接头调整。 （3）联络线功率管理 通过自动发电控制系统功能，可以自动调控联络线路间的电力交换量至设定值。 （4）系统故障分析(N-1 开断模拟) 利用短线补偿方法快速检测指定电网中每个元件在发生故障后的运行状况，识别出系统的薄弱环节，并为电网的运营和规划提供依据。 （5）网络等效 采用REI法对特定区域进行静态等值处理，确保所得等值网潮流结果与原系统一致。 （6）灵敏度分析 能够根据指定扰动量生成功角、电压敏感性以及线路功率、损耗及电网损失的详细报告。 （7）节点P-V曲线, Q-V 曲线和 P-Q 曲线
     
  • Sobol灵敏度分析实例
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    本案例探讨了Sobol敏感性分析方法的应用，通过具体实例展示了如何量化模型输入参数对输出结果的影响程度及相互作用。 Sobol灵敏度分析可以应用于分析产品价格受各个因素影响的占比。
     
  • 供应链网络的均衡模型及灵敏度分析
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    本文构建了供应链网络的均衡模型，并进行了灵敏度分析。通过优化资源配置与调整策略，提高系统的稳定性和效率。 在描述供应链网络结构的基础上，分析了制造商、零售商和消费者的行为决策，并给出了达到供应链网络均衡的条件。利用变分不等式方法进行灵敏度分析。
     
  • 灵敏度剖析
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    《灵敏度剖析》一书深入探讨了不同模型和参数变化对结果的影响，提供了一系列评估与优化模型性能的方法。 灵敏度分析是一种统计方法，用于量化模型输入参数对输出结果的影响程度，在工程、科学及经济学等领域被广泛应用以理解复杂系统中的因素重要性。这里提供了一系列与MATLAB相关的代码来帮助用户进行灵敏度分析，并附带了多个示例。 1. **测试函数和模型输出**： - `example_MultiOut_MultiSI.m` 和 `example1.m` 是多输入、多输出的模型实例，它们定义了模型函数并展示了如何应用实际问题中的变量关系。 2. **灵敏度分析方法**： - 包含全局敏感性分析（Global Sensitivity Analysis, GSA）相关的代码如 `GSA_GetSy_MultiOut_MultiSI.m`, `GSA_GetTotalSy_MultiOut_MultiSI.m` 和 `GSA_Init_MultiOut_MultiSI.m`，用于计算第一阶索伯尔指数和总效应索伯尔指数。这些指标量化了每个输入参数以及所有组合对输出的影响。 3. **随机序列生成**： - 提供的函数如 `fnc_getSobolSequence.m` 用来生成索伯尔序列，这种低差异序列常用于蒙特卡洛模拟和全局敏感性分析中以保证均匀分布。 4. **快速傅里叶变换法（FAST）**： - 应用了 FAST 算法的 `GSA_FAST_GetSi_MultiOut.m` 和 `GSA_FAST_GetSi.m`，通过优化计算过程提高了效率，特别适合于高维问题。 5. **多输入、多输出系统处理**：这些函数支持复杂系统的灵敏度分析。这对于理解现实世界中多种因素共同作用的模型至关重要。 在使用MATLAB代码时，请首先定义模型的参数范围，并调用相应分析函数以获得索伯尔指数，该指数指示了各个输入对结果的重要性程度。通过比较这些指标可以识别关键影响因子，为简化、优化和减少不确定性提供指导。 建议用户熟悉灵敏度分析的基本概念以及 MATLAB 编程环境，同时结合示例文件进行实践操作，并根据具体问题调整参数以适应不同场景需求。
     
  • 灵敏度剖析
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    《灵敏度剖析》是一篇探讨分析模型中输入变量对输出结果影响程度的文章。通过系统研究参数变化对于整体结论的影响，帮助读者理解并优化复杂系统的响应特性。 关于灵敏度分析的一些文章及其应用和代码。