2015年6月16日 · 首先，Sobol敏感性分析是一种流行的方法，用于评估复杂模型中输入参数的相对贡献。这种方法通过生成一组有序的Sobol序列，可以量化模型输出对各个输入变量及它们之间交互作用的敏感程度。在Matlab中，我们可以利用...

Variance-based sensitivity analysis (often referred to as the Sobol’ method or Sobol’ indices, after Ilya M. Sobol’) is a form of global sensitivity analysis. [1] [2] Working within a probabilistic framework, it decomposes the variance of the output of the model or system into fractions which can be attributed to inputs or sets of inputs.

在MATLAB中计算Sobol二阶效应指数通常涉及到全局 敏感性分析 （Global Sensitivity Analysis, GSA），其中Sobol方法是一种流行的技术，用于评估模型输入参数的敏感性。 Sobol二阶效应指数衡量的是两个参数之间的交互作用对模型输出的影响。 Sobol二阶效应指数的计算涉及到以下步骤： 1、生成Sobol序列，并在一阶的基础上，生成N= (2D+2)*npop个样本集，其中D为变量数， npop为采样的数量， N为总样本数 。 在一阶基础上，N= (D+2)*nPop样本， 包含A、AB和B …

2024年8月6日 · 本文详细介绍了如何在MATLAB中使用SOBOL全局敏感性分析方法，特别关注了无目标函数情况下，通过libsvm作为代理模型的实施步骤和结果验证。 通过实例演示和模型选择，展示了libsvm在稳定性和精度上的优势。

Sobol’s 法是一种全局灵敏分析方法，基本思想是方差分解。 首先将研究的模型分解为单个输入变量以及多个输入变量相互组合所构成的函数，然后通过计算单个输入变量或多个输入变量的方差对总输出方差的影响得到其对应的灵敏度系数。

2024年1月17日 · Sobol抽样是一种用于全局敏感性分析的抽样方法。 它通过对输入参数进行分级，并使用低阶多项式来逼近目标函数，从而生成样本点。 Sobol抽样的优点是能够提供全局敏感度指标，适用于探索输入参数与输出之间的复杂关系。

为了更好地衡量一个采样序列的质量, 数学家创造了 Discrepancy/差异值 的概念, 来确定一系列n维采样点的质量. 我们的目标就是寻找合适的算法, 产生 低差异采样序列/Low Discrepancy Sequence. 简单来说, discrepancy描述采样点在采样空间内分布的均匀程度, 比如下图中的两个点集, 右边的点显然比左边的要更加均匀. discrepancy 严谨的数学定义为: D_N (P) = \sup_ {B\in J} | \frac {A (B)} {N} - \lambda_s (B)|\\

2025年1月17日 · Sobol方法是一种常用的全局敏感性分析方法，由数学家Ilya M. Sobol提出。 该方法基于统计理论，通过模拟或蒙特卡罗技术来评估输入参数的敏感性。 Sobol方法的主要优点是能够分解模型输出的总方差，识别出各个输入参数...

2020年6月9日 · np.savetxt("param_values.txt", param_values)# 将参数变化保存，其实是各参数范围内的sobol抽样 生成的抽样带入自己的系统，然后根据自己需要生成对应抽样的目标函数，将目标函数放入同目录下的 outputs.txt 文档中，一行一个结果，然后用这个语句代替上面求Y[i]:

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