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灵敏度分析已通过MATLAB程序实现。

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简介：
通过本MATLAB代码，可以进行灵敏度分析，其在运筹学领域的灵敏度分析问题求解方面，提供了一种便捷且实用的方法。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的PAWN全局灵敏度分析算法实现
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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
     
  • 33节点灵敏度分析.rar_33节点_电压灵敏度_电压灵敏度计算程序_线性化潮流
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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。
     
  • 【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。
     
  • 基于MATLAB的灵敏度分析编程完成
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    本项目采用MATLAB软件进行灵敏度分析编程，旨在评估模型参数变化对系统输出的影响，优化设计和预测准确性。 灵敏度分析的MATLAB代码编写对于运筹学中的问题求解非常有用，此类分析的方法均适用于该过程。
     
  • 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。
     
  • 分享：灵敏度分析报告.docx
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    本文档《灵敏度分析报告》深入探讨了关键变量变化对模型输出的影响，提供了详尽的数据和图表支持，帮助读者理解并优化决策过程。 灵敏度分析是一种评估模型输出对于输入参数变化敏感程度的方法，在不同领域有着广泛的应用。 1. **金融建模**：在金融领域，灵敏度分析通常用来衡量投资组合对市场变量（如利率、汇率、股价波动等）的反应情况。通过这种分析，投资者可以了解各种市场条件的变化如何影响其资产价值。 2. **环境科学**：在进行环境评估时，科学家利用灵敏度分析来确定生态系统对于不同压力因素（例如温度变化或污染物增加）的响应程度，从而制定出更有效的保护措施。 3. **工程学**：工程师通过执行灵敏度分析，在设计系统和结构过程中识别关键参数，并据此优化设计方案以降低潜在风险。 4. **医学研究**：在临床试验及流行病学调查中，研究人员进行灵敏度分析来评估结果对模型假设或数据分析方法的依赖性。 5. **能源领域**：在能源系统的分析工作中，通过灵敏度分析可以评价能源消耗与生产对于价格波动、技术进步以及政策调整等因素变化的敏感程度。 6. **供应链管理**：企业利用灵敏度分析工具来评估其供应链对各种风险因素（如供应中断或需求变动）的反应能力，并据此做出相应的风险管理策略。