灵敏度分析 matlab

灵敏度分析是指在数学模型中，对输入变量进行微小的变化，观察模型输出结果的变化程度。在MATLAB中进行灵敏度分析，可以通过以下步骤来实现：

1. 确定数学模型：首先需要确定要进行灵敏度分析的数学模型，例如一个方程或一个函数。

2. 定义输入变量：对于数学模型，需要确定哪些是输入变量，即对于模型来说是变化的量。

3. 确定变化范围和步长：根据实际情况，确定输入变量的变化范围和步长。可以选择较小的步长来确保精度。

4. 创建一个循环：使用MATLAB中的循环结构，例如for循环或while循环，对输入变量进行迭代。

5. 计算输出结果：在每次循环中，使用变化后的输入变量值，计算模型的输出结果。

6. 分析输出结果的变化：观察每次循环后输出结果的变化程度，可以通过计算、绘图等方式进行分析。

7. 汇总结果：根据需求，可以将灵敏度分析的结果保存在一个变量中，或者绘制图表来直观地展示结果。

需要注意的是，进行灵敏度分析时，要根据数学模型的特性和实际情况进行合理的选择和判断。此外，MATLAB提供了丰富的数学函数和作图工具，可以方便地进行灵敏度分析的计算和可视化操作。

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代码

灵敏度分析是指在一定条件下，系统的输出随着某些参数的微小变化而发生的变化程度。在Matlab中，可以通过以下步骤进行灵敏度分析：

1. 定义模型函数，用于计算系统的输出值。例如，可以使用ODE45函数求解微分方程模型。

2. 定义参数向量，用于存储需要进行灵敏度分析的参数值。例如，可以定义一个包含所有参数值的向量P。

3. 计算基准输出值，即在特定条件下系统的输出值。例如，可以使用模型函数和参数向量计算基准输出值Y0。

4. 逐个变换参数值，计算输出值的变化。例如，可以使用for循环逐个变换参数值，并计算相应的输出值Yi。然后，可以计算输出值的变化量，即ΔYi = Yi - Y0。

5. 计算灵敏度，即输出值的变化量与参数值的变化量之比。例如，可以使用公式dY/dP = ΔYi / ΔPi计算灵敏度。

以下是一个简单的灵敏度分析Matlab代码示例：

% 定义模型函数
function dydt = model(t, y, P)
% 计算系统的输出值
dydt = P(1) * y - P(2) * y.^2;
end

% 定义参数向量
P = [0.1, 0.2];

% 计算基准输出值
[t, y] = ode45(@(t, y)model(t, y, P), [0, 10], 1);
Y0 = y(end);

% 逐个变换参数值，计算输出值的变化
for i = 1:length(P)
    dP = 0.01 * P(i);
    P1 = P;
    P1(i) = P(i) + dP;
    [t, y] = ode45(@(t, y)model(t, y, P1), [0, 10], 1);
    Yi = y(end);
    DeltaY = Yi - Y0;
    DeltaP = dP;
    Sensitivity(i) = DeltaY / DeltaP; % 计算灵敏度
end

在上述代码中，使用ode45函数求解微分方程模型，计算系统的输出值。然后，逐个变换参数值，计算相应的输出值和灵敏度。最后，将灵敏度存储在Sensitivity向量中。