参数灵敏度分析matlab

参数灵敏度分析是一种用于评估模型输出响应对输入参数变化的敏感性的方法。在Matlab中，可以使用Sensitivity Analysis Tool箱中的函数来执行参数灵敏度分析。该工具箱包含了许多有用的功能，如单变量灵敏度分析、全局灵敏度分析和Monte Carlo方法。

以下是一个使用Matlab进行参数灵敏度分析的示例：

1. 首先，定义一个包含需要进行灵敏度分析的参数的向量。例如：

params = [a, b, c, d];

2. 然后，定义一个包含模型输出的函数。例如：

function y = myModel(params)
a = params(1);
b = params(2);
c = params(3);
d = params(4);
y = a^2 + b^3 - c*d;
end

3. 接下来，使用Sensitivity Analysis Tool箱中的sobolset函数来创建一个Sobol序列，用于生成随机样本：

nSamples = 1000;
s = sobolset(length(params));
X = net(s, nSamples);

4. 然后，使用Sensitivity Analysis Tool箱中的sobolIndices函数来计算每个参数的灵敏度指数：

[ST, T] = sobolIndices(X, @myModel, params);

5. 最后，将结果可视化，以便更好地理解模型的参数灵敏度。例如，可以使用bar函数将每个参数的灵敏度指数显示为柱状图：

bar(ST);

这个图表中，每个柱子的高度表示相应参数的总方差，以及该参数对输出的总方差的贡献。