帮我用R语言对H=- 1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c的树高-直径模型进行敏感性分析,最后分析得到模型各参数敏感百分比
时间: 2024-03-03 13:53:30 浏览: 28
好的,以下是一种可能的实现方法:
1. 首先,定义树高-直径模型函数:
```r
tree_height_diameter_model <- function(D, a, b, c) {
H <- -1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c
return(H)
}
```
2. 接着,使用`lhs`包中的`maximinLHS`函数,生成LHS采样矩阵:
```r
library(lhs)
# 定义参数范围
parameters <- list(D = c(10, 50), a = c(0.1, 0.5), b = c(0.01, 0.05), c = c(0.5, 1.5))
# 生成LHS采样矩阵
n <- 1000
param_values <- data.frame(lhs::maximinLHS(n, length(parameters)), stringsAsFactors = FALSE)
for (param in names(parameters)) {
param_values[[param]] <- parameters[[param]][param_values[[param]]]
}
```
这里假设`D`的取值范围为`[10, 50]`,`a`的取值范围为`[0.1, 0.5]`,`b`的取值范围为`[0.01, 0.05]`,`c`的取值范围为`[0.5, 1.5]`,并使用了1000个样本。
3. 对参数进行敏感性分析:
```r
library(sensitivity)
# 计算参数敏感性
sa_results <- sa(model = tree_height_diameter_model, X1 = param_values$D, X2 = param_values$a, X3 = param_values$b, X4 = param_values$c, method = "FAST", nboot = 50)
# 输出结果
sa_results
```
这里使用了`sensitivity`包中的`sa`函数,计算了树高-直径模型各参数的敏感性,使用了`FAST`方法,并进行了50次bootstrap。最终输出的`sa_results`包含了各参数的敏感性指标,包括主效应指标`S1`,总效应指标`ST`,交互效应指标`S2`和一阶效应指标`S1.conf`。
4. 计算各参数的敏感百分比:
```r
# 计算敏感百分比
sa_results$percent <- sa_results$S1 / sum(sa_results$S1) * 100
# 输出结果
sa_results$percent
```
这里计算了各参数的敏感百分比,即主效应指标`S1`在总敏感性指标中的占比。最终输出的结果是一个向量,包含了各参数的敏感百分比。
希望这个例子能够帮助您进行敏感性分析。如果您有任何其他问题,请随时提问。
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