simlab敏感性分析

SimLab 是一个用于建立和模拟动态系统的软件，提供了多种敏感性分析工具。其中，常用的敏感性分析方法包括：

1. 参数扫描（Parameter Sweep）：在给定参数范围内，对每个参数进行单独的变化，然后观察模型输出的变化，以评估参数对模型输出的影响程度。该方法简单易行，但不能考虑参数之间的相互作用。

2. 单因素敏感性分析（One-factor-at-a-time Sensitivity Analysis）：在给定参数范围内，逐个改变每个参数，同时保持其他参数不变，然后观察模型输出的变化，以评估参数对模型输出的影响程度。该方法可以考虑参数之间的相互作用，但不能评估参数之间的非线性关系。

3. Morris方法：该方法通过随机抽样的方式，生成一组点，然后对每个点进行多次模拟，以评估每个参数对模型输出的影响程度。该方法可以考虑参数之间的相互作用和非线性关系，但需要进行大量模拟，计算量较大。

4. Sobol方法：该方法通过分解总方差为各参数的方差贡献和参数之间的协方差贡献，以评估每个参数和参数组合对模型输出的影响程度。该方法可以考虑参数之间的相互作用和非线性关系，但需要进行大量模拟。

SimLab 中可以使用这些方法进行敏感性分析，具体使用方法可以参考 SimLab 官方文档或相关教程。