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SimBiology中的全局灵敏度分析:利用Sobol指数进行多参数全局灵敏度分析(MPGSA)-MATLAB...

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简介:
本文介绍了在SimBiology中使用Sobol指数实施多参数全局灵敏度分析(MPGSA)的方法,旨在评估和量化模型参数对模型输出的影响。通过这种分析,研究人员可以更好地理解复杂生物系统中的关键驱动因素,并优化模型参数以提高预测准确性。 此应用程序支持您对SimBiology模型进行全局敏感性分析(GSA),以研究参数、物种或隔室变化如何影响模型响应。使用该工具可以计算Sobol指数,并执行多参数的全球灵敏度分析,从而深入了解多个因素同时变动时的影响。 安装Global Sensitivity Analysis App非常简单:只需双击.mltbx文件即可完成安装过程。您还可以通过点击MATLAB界面中的附加组件按钮来管理已有的插件和工具包。 要开始使用该应用程序,请在MATLAB命令行中输入以下指令:“startGlobalSensitivityAnalysisApp(model)”,其中model是指定的SimBiology模型对象。如需了解更多关于如何应用剂量与变体的信息,可以尝试运行“help startGlobalSensitivityAnalysisApp”以获取帮助文档。

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客服
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    本文介绍了在SimBiology中使用Sobol指数实施多参数全局灵敏度分析(MPGSA)的方法,旨在评估和量化模型参数对模型输出的影响。通过这种分析,研究人员可以更好地理解复杂生物系统中的关键驱动因素,并优化模型参数以提高预测准确性。 此应用程序支持您对SimBiology模型进行全局敏感性分析(GSA),以研究参数、物种或隔室变化如何影响模型响应。使用该工具可以计算Sobol指数,并执行多参数的全球灵敏度分析,从而深入了解多个因素同时变动时的影响。 安装Global Sensitivity Analysis App非常简单:只需双击.mltbx文件即可完成安装过程。您还可以通过点击MATLAB界面中的附加组件按钮来管理已有的插件和工具包。 要开始使用该应用程序,请在MATLAB命令行中输入以下指令:“startGlobalSensitivityAnalysisApp(model)”,其中model是指定的SimBiology模型对象。如需了解更多关于如何应用剂量与变体的信息,可以尝试运行“help startGlobalSensitivityAnalysisApp”以获取帮助文档。
  • 优质
    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。
  • Sobol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。
  • 基于MATLABMorris方法
    优质
    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MATLABPAWN算法实现
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    本研究介绍了在MATLAB环境下实现的PAWN(Partial Wasserstein with a Nested kernel)算法,用于进行全局灵敏度分析。该方法结合了部分瓦瑟斯特距离与嵌套核函数的优势,有效评估输入变量对模型输出的影响程度,为复杂系统建模提供了有力工具。 这是全局灵敏度分析算法PAWN的MATLAB实现。文件 PAWN.m 包含了 PAWN 算法的具体代码。另一个文件 ishigami_homma.m 用于重现论文 [1] 中图 4 的结果。 参考文献: [1] Pianosi, F., Wagener, T., 2015. 基于累积分布函数的简单有效的全局敏感性分析方法。环境模型软件,67: 1-11。doi:10.1016/j.envsoft.2015.01.004
  • Sobol感性.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
  • 基于6个SobolMATLAB代码实现.zip
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    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。
  • .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线性网络及
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    本研究运用MATLAB软件开展线性网络建模与分析,重点探讨了网络结构对系统性能的影响,并进行了详尽的灵敏度评估。 本段落介绍了一种将线性电路网络转换成信号流图的方法,并以系统环节的信息变换、环节间的信息传递及互连方式替代实际的电路网络,从而消除电流负载效应的影响。同时利用MatLab对线性网络进行灵敏度分析,探讨了参数变化对系统性能的影响。该方法能够有效简化线性电路网络的分析和设计过程,提高系统的稳定性和可靠性。
  • 在优化方法及差法计算函
    优质
    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。