参数灵敏度分析matlab

参数灵敏度分析是一种常用的数学方法，用于评估模型中各个参数对输出结果的影响程度。在Matlab中进行参数灵敏度分析，可以采用以下步骤：

1. 定义模型函数：首先需要定义一个函数，该函数输入模型参数，并输出模型的结果。例如：

function y = myModel(a, b, c)
    % 模型函数
    y = a * exp(-b * c);
end

2. 选择参数范围：选择需要进行灵敏度分析的参数，并定义它们的取值范围。例如：

a_range = linspace(0.1, 1, 10);
b_range = linspace(0.01, 0.1, 10);
c_range = linspace(1, 10, 10);

3. 生成参数组合：使用`meshgrid`函数生成所有可能的参数组合。例如：

[A, B, C] = meshgrid(a_range, b_range, c_range);
params = [A(:), B(:), C(:)];

4. 计算输出结果：对于每个参数组合，使用模型函数计算输出结果。例如：

results = arrayfun(@(a, b, c) myModel(a, b, c), params(:, 1), params(:, 2), params(:, 3));

5. 进行灵敏度分析：使用统计方法（如方差分析、回归分析等）对结果进行分析，评估各个参数对输出结果的影响程度。

以上是在Matlab中进行参数灵敏度分析的一般步骤，具体的实现方法和分析方法可以根据具体情况进行调整和优化。