敏感度分析方法matlab 代码

你可以使用以下方法对敏感度进行分析，这是一个MATLAB代码示例：

% 设定参数
x0 = [1, 1]; % 初始参数值
delta = 0.01; % 参数变化的步长

% 计算目标函数值
y0 = objective(x0);

% 计算参数的一阶导数（梯度）
grad = zeros(size(x0));
for i = 1:length(x0)
    x_plus = x0;
    x_minus = x0;
    x_plus(i) = x_plus(i) + delta;
    x_minus(i) = x_minus(i) - delta;
    
    grad(i) = (objective(x_plus) - objective(x_minus)) / (2 * delta);
end

% 计算敏感度
sensitivity = abs(grad) / abs(y0);

% 打印结果
disp('参数敏感度：');
disp(sensitivity);

在上面的代码中，`x0` 是初始参数向量，`delta` 是参数变化的步长。`objective` 函数是你要进行敏感度分析的目标函数。代码将计算目标函数在给定参数下的函数值 `y0`，然后通过计算参数的一阶导数（梯度）来得到各个参数的敏感度 `sensitivity`。最后，将结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要根据具体的目标函数进行相应的修改和扩展。

相关问题

灵敏度分析matlab代码

灵敏度分析是一种用于分析模型输出响应对于模型参数变化的敏感程度的方法。MATLAB中可以使用"Sensitivity Analysis Tool"工具箱来进行灵敏度分析。

下面是一个MATLAB代码示例，演示如何使用Sensitivity Analysis Tool进行灵敏度分析：

% 定义模型函数
model = @(x) 0.5*x(1)^2 + 0.5*x(2)^2 + x(1)*x(2);

% 定义参数范围和分布
params = {'x1', 'x2'};
ranges = [-5, -5; 5, 5];
distributions = {'uniform', 'uniform'};

% 创建灵敏度分析工具对象
sa = SensitivityAnalysis(model, params, ranges, distributions);

% 运行灵敏度分析
sa.runAnalysis();

% 显示灵敏度分析结果
sa.plotAnalysis();

在上面的代码中，我们首先定义了一个模型函数，然后定义了两个参数x1和x2的范围和分布。接下来，我们创建了一个灵敏度分析工具对象，并使用runAnalysis()方法运行灵敏度分析。最后，我们使用plotAnalysis()方法显示灵敏度分析结果。

需要注意的是，Sensitivity Analysis Tool工具箱需要MATLAB R2018a或更高版本才能使用。

误差灵敏度分析matlab代码

误差灵敏度分析是一种常用的工程分析方法，可以用来评估模型对输入参数误差的敏感度，以及模型对输出结果的响应程度。Matlab中可以使用sensitivity函数进行误差灵敏度分析。

下面是一个简单的Matlab代码示例，用于执行误差灵敏度分析：

% 定义模型函数
model = @(x) x(1)^2 * sin(x(2));

% 定义参数范围和步长
x1_range = 0:0.1:1;
x2_range = 0:0.1:1;

% 执行误差灵敏度分析
s = sensitivity(model, [x1_range; x2_range]);
s = s ./ max(abs(s(:)));

% 绘制误差灵敏度热力图
heatmap(s, 'Colormap', jet, 'XDisplayLabels', x1_range, 'YDisplayLabels', x2_range);

在上面的示例中，我们首先定义了一个模型函数，它接受一个包含两个参数的向量，并返回一个标量结果。然后我们定义了参数范围和步长，用于构建参数网格。最后，我们调用sensitivity函数，传递模型函数和参数网格作为参数，执行误差灵敏度分析。结果将是一个与参数网格大小相同的矩阵，其中每个元素代表模型对相应参数误差的敏感度。最后，我们使用heatmap函数绘制误差灵敏度热力图。

需要注意的是，误差灵敏度分析的结果取决于模型函数和参数范围的选择，因此需要仔细选择这些参数以获得有意义的结果。