csdn灵敏度分析matlab

CSND灵敏度分析是指对于复杂的动态系统，通过改变其中一个或多个参数，分析系统的输出如何对这些参数变化做出响应的一种方法。MATLAB是一种非常强大的数学计算软件，它提供了用于灵敏度分析的丰富工具和函数。

使用MATLAB进行灵敏度分析时，首先需要定义一个数学模型，可以是一个方程组、一个函数或一个标准数学表达式。然后，通过改变模型中的一个或多个参数的值，观察模型输出的变化情况。可以使用MATLAB的优化工具箱中的函数进行参数调整，以找到最佳的参数组合。

在MATLAB中，有几种方法可以进行灵敏度分析。一种常用的方法是基于数值计算的方法，如有限差分法或自动微分法。这些方法可以计算出模型输出相对于参数变化的导数，从而得到系统对该参数的灵敏度。

另一种方法是基于符号计算的方法，可以通过解析地求解模型方程，得到模型输出相对于参数的变化的函数表达式。使用符号计算工具箱，可以对这些表达式进行求导，从而得到参数的导数和灵敏度。

通过对模型的灵敏度分析，我们可以了解到不同参数对系统的影响程度。这可以帮助我们理解系统的行为，优化系统的性能，或者进行控制和调节。

总之，CSND灵敏度分析是一种利用MATLAB工具进行参数敏感性分析的方法。MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们计算和分析模型输出对参数变化的灵敏程度，从而更好地理解和优化系统的性能。

相关问题

灵敏度分析matlab

灵敏度分析是研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。因此，灵敏度分析几乎在所有的运筹学方法以及在对各种方案进行评价时都是很重要的。\[2\]

在Matlab中进行灵敏度分析可以通过编写自定义函数来实现。在给定的例子中，使用了一个传染病模型来进行灵敏度分析。首先定义了一个名为funname的函数，其中传染概率B是一个不确定的参数。然后通过调用funname函数，并传入不同的参数值进行分析。最后，通过绘制图表来展示不同参数值对每周新增病例的影响。\[1\]

具体的Matlab代码实现可以参考给定的例子。在代码中，通过循环和计算公式来模拟传染病模型的变化，并记录每周新增病例的数量。最后，使用plot函数将结果可视化展示出来。\[1\]

参考文献：
\[1\] Zhao Zhao, Lu Zhao Hui, and Zhao Yan Gang. "An efficient method for predictive-failure-probability-based global sensitivity analysis." Structural and Multidisciplinary Optimization 65.11(2022). doi:10.1007/S00158-022-03434-3. \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数学建模学习笔记（十八）SIER模型灵敏度分析(matlab求解)](https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/113473838)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [对灵敏度分析技术进行建模（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/Yan_she_He/article/details/129001117)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

灵敏度分析matlab源代码

灵敏度分析matlab源代码如下：

function \[x,z,flg,sgma\]=simplexfun(A,A1,b,c,m,n,n1,cb,xx)
% A,b are the matric in Ax=b
% c is the matrix in max z=cx
% A1 is the matric in simplex table
% m is the numbers of row in A and n is the con number in A
% n1 is the nubers of artificial variables,and artificial variables are default as the last
% n1 variables in x.
% cb is the worth coefficient matrix for basic variables
% xx is the index matrix for basic variables
% B1 is the invers matrix for the basic matrix in simplex table.The initial
% matrix is default as the last m con in the matrix A.

x=zeros(n,1);
z=0;
B1=A1(:,n-m+1:n);
sgma1=c-(cb*B1)*A;
\[masg,kk\]=max(sgma1);
k=kk(1);
flg=0;
ll=0;

while (masg>0)&&(ll<20)
    ll=ll+1;
    thita=1000+zeros(m,1);
    for i=1:m
        if A1(i,k)>0
            thita(i)=A1(i,k)\b(i);
        end
    end
    \[r8,c8\]=find(thita>999);
    if sum(c8)<m
        flg=1;
        break;
    end
    \[thita0,k0\]=min(thita);
    x0=A1(k0,:)';
    xx(k0)=k;
    cb(k)=c(k);
    B1(k0,:)=x0';
    sgma1=c-(cb*B1)*A;
    \[masg,kk\]=max(sgma1);
    k=kk(1);
end

if flg==0
    x(xx)=B1*b;
    z=cb*x;
end

这段代码是一个用于灵敏度分析的单纯形法程序。它可以根据给定的线性规划问题的系数矩阵A、约束条件矩阵b、目标函数系数矩阵c等参数，通过单纯形法求解最优解，并计算出灵敏度分析的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用matlab进行灵敏性分析（附源代码）](https://blog.csdn.net/qq_45803923/article/details/117091363)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [灵敏性分析源代码](https://blog.csdn.net/qq_45803923/article/details/122398988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [matlab灵敏度分析绘图——道路最大通行能力](https://blog.csdn.net/qq_58539881/article/details/120859416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]