已知多组时间序列,使用SALib实现多个序列,一组为因变量,其余为自变量的多因素敏感性分析
时间: 2023-05-31 09:06:56 浏览: 50
1. 安装SALib:在命令行中输入以下代码
```
pip install SALib
```
2. 导入所需的库和数据:假设有两个时间序列,一个为因变量,一个为自变量,数据格式如下
```
import numpy as np
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
```
3. 定义参数范围:对于每个自变量,定义其可能的取值范围
```
problem = {
'num_vars': 2,
'names': ['x1', 'x2'],
'bounds': [[1, 5], [2, 10]]
}
```
其中,`num_vars`表示自变量的数量,`names`表示自变量的名称,`bounds`表示每个自变量的可能取值范围。
4. 定义模型函数:将自变量作为输入,计算出因变量的输出值
```
def model(params):
x1, x2 = params
return x1 * y + x2
```
其中,`params`为一个列表,包含了所有自变量的取值。
5. 运行敏感性分析:使用SALib的`Sobol`函数进行敏感性分析,输出每个自变量的主效应和交互效应指数
```
from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol
# 生成参数组合
param_values = saltelli.sample(problem, 1000, calc_second_order=True)
# 计算输出结果
y_values = model(param_values)
# 进行敏感性分析
Si = sobol.analyze(problem, y_values, calc_second_order=True)
# 输出结果
print(Si)
```
输出的结果包含三个指标:总效应指数(`ST`)、主效应指数(`S1`)和交互效应指数(`S2`)。其中,`ST`表示所有自变量对因变量的贡献程度,`S1`表示每个自变量对因变量的单独贡献程度,`S2`表示每个自变量对因变量的交互影响程度。