参数灵敏度分析matlab
时间: 2023-07-13 20:11:52 浏览: 52
参数灵敏度分析是一种常见的敏感性分析方法,可以用来评估模型中各个参数对结果的影响程度。在MATLAB中,可以通过以下步骤进行参数灵敏度分析:
1. 定义模型函数:首先需要定义模型函数,即包含模型计算过程的函数。该函数需要输入模型参数,并返回模型计算结果。
2. 定义参数范围:为了进行参数灵敏度分析,需要确定每个参数的取值范围。可以使用MATLAB中的linspace或logspace函数生成等间距或等比例的参数范围。
3. 执行参数灵敏度分析:使用MATLAB中的sensitivity函数进行参数灵敏度分析。该函数需要输入模型函数、参数范围以及其他参数,如分析方法、样本数等。执行该函数后,将得到每个参数对结果的影响程度。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 定义模型函数
function y = mymodel(x)
y = x(1)*sin(x(2)*x(3));
end
% 定义参数范围
p1 = linspace(0.1, 1, 10);
p2 = logspace(-1, 1, 10);
p3 = linspace(0, pi, 10);
% 执行参数灵敏度分析
S = sensitivity(@mymodel, [p1; p2; p3], 'distribution', 'normal', 'samples', 1000);
% 显示结果
bar(S.TotalSA)
xlabel('参数序号')
ylabel('总敏感度')
```
在该示例中,定义了一个简单的模型函数,并使用linspace和logspace函数生成了三个参数的取值范围。然后,使用sensitivity函数进行参数灵敏度分析,采用正态分布方式,样本数为1000。最后,使用bar函数显示每个参数的总敏感度。