灵敏度分析python
时间: 2023-07-05 08:25:22 浏览: 64
灵敏度分析(Sensitivity Analysis)是指在模型中,对于某些变量的微小变化,对其他变量的影响程度的分析。在Python中,可以使用一些库进行灵敏度分析,如SALib和pySensitivity等。
SALib库提供了多种灵敏度分析方法,包括全局灵敏度分析和局部灵敏度分析。其中,全局灵敏度分析方法主要包括Sobol分析、FAST分析等;局部灵敏度分析方法主要包括Morris分析、Delta Test分析等。使用SALib库进行灵敏度分析的基本步骤如下:
1. 安装SALib库:可以使用pip命令进行安装,如下所示:
```
pip install SALib
```
2. 导入SALib库中需要的函数,如下所示:
```
from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol
```
3. 定义模型函数,并将其封装为一个函数:
```
def model(x):
y = x[0]**2 + x[1]**3 + x[2]**4
return y
```
4. 定义模型输入参数范围和采样数:
```
problem = {
'num_vars': 3,
'names': ['x1', 'x2', 'x3'],
'bounds': [[-1, 1], [-1, 1], [-1, 1]]
}
param_values = saltelli.sample(problem, 1000)
```
5. 运行全局灵敏度分析:
```
Y = model(param_values.T)
Si = sobol.analyze(problem, Y)
print(Si['S1'])
```
其中,Si['S1']即为每个参数的一阶敏感度指数。
除了SALib库,还可以使用pySensitivity库进行灵敏度分析。使用pySensitivity库进行灵敏度分析的基本步骤如下:
1. 安装pySensitivity库:可以使用pip命令进行安装,如下所示:
```
pip install pySensitivity
```
2. 导入pySensitivity库中需要的函数,如下所示:
```
from pySensitivity.analysis import SensitivityAnalysis
```
3. 定义模型函数,并将其封装为一个函数:
```
def model(x):
y = x[0]**2 + x[1]**3 + x[2]**4
return y
```
4. 定义模型输入参数范围和采样数:
```
problem = {
'num_vars': 3,
'names': ['x1', 'x2', 'x3'],
'bounds': [[-1, 1], [-1, 1], [-1, 1]]
}
param_values = saltelli.sample(problem, 1000)
```
5. 运行灵敏度分析:
```
sa = SensitivityAnalysis(model, problem, method='FAST')
sa.analyze(param_values)
print(sa.get_S1())
```
其中,sa.get_S1()即为每个参数的一阶敏感度指数。