matlab实现Morris敏感性参数分析代码

Morris敏感性参数分析是一种基于采样的敏感性分析方法，主要用于确定模型中每个参数对输出结果的影响程度。下面是Matlab实现Morris敏感性参数分析的代码示例：

function [mu, mu_star, sigma] = morris_analysis(model, input_range, N, k, seed)
% model: 模型函数句柄，输入为参数向量，输出为输出结果
% input_range: 参数范围，每一列表示一个参数的最小值和最大值
% N: 采样点数
% k: 步长
% seed: 随机数种子

% 初始化参数
[d, p] = size(input_range);
X = zeros(N, d);
Y = zeros(N, 1);
mu_star = zeros(1, d);
mu = zeros(1, d);
sigma = zeros(1, d);

% 生成样本点
rng(seed);
for i = 1:d
    X(:, i) = unifrnd(input_range(i, 1), input_range(i, 2), N, 1);
end

% 计算敏感性指标
for i = 1:N
    x = X(i, :);
    y = model(x);
    Y(i) = y;
    for j = 1:d
        x_star = x;
        x_star(j) = x(j) + k;
        y_star = model(x_star);
        mu_star(j) = mu_star(j) + abs(y_star - y);
    end
end

mu_star = mu_star / N / k;
mu = mean(X);
sigma = std(X);

% 可视化敏感性指标
figure;
bar(mu_star);
xlabel('Parameter Index');
ylabel('mu*');
title('Morris Sensitivity Analysis');
end

以上代码实现了Morris敏感性参数分析的计算过程，并将敏感性指标可视化展示。使用时，只需将模型函数句柄、参数范围、采样点数、步长和随机数种子作为输入参数传入即可。