matlab计算morris指数 参数敏感性

Morris指数是一种用于计算参数敏感性的方法，常常被应用于评估参数在模型中的重要性程度。在MATLAB中，可以使用“Morris”函数计算Morris指数。

Morris指数基于参数的随机化和模型输出的变化来衡量参数对模型输出的敏感性。通过对每个参数进行随机扰动，并观察模型输出的变化，我们可以通过计算参数对输出的敏感性指标来评估各个参数的重要性。

计算Morris指数的方法如下：
1. 首先，确定要研究的参数和参数的范围。这些参数可以是模型输入、常数或其他变量。
2. 然后，使用一个合适的设计矩阵来生成参数的随机样本。设计矩阵采用随机数，并根据参数范围进行缩放。
3. 将参数样本应用于模型，并记录模型输出的结果。
4. 修改某个参数的样本，并再次应用于模型，记录模型输出的结果。
5. 重复步骤4，直到对所有参数都进行了一定数量的修改。
6. 最后，根据参数的变化和模型输出的变化计算Morris指数。

Morris指数的计算可以通过MATLAB的“Morris”函数实现，该函数接受参数样本和模型输出结果作为输入，并返回各个参数的Morris指数。它会计算每个参数的Morris指数，该指数的值越大，表示该参数对模型输出的敏感性越高。

总之，MATLAB提供了计算Morris指数的函数，可以帮助我们评估参数的敏感性，从而更好地理解和优化模型。