误差灵敏度分析matlab代码

误差灵敏度分析是一种敏感性分析方法，用于评估模型输出对于模型输入误差的响应程度。下面是一份MATLAB代码示例，可以用于误差灵敏度分析：

% 设置模型参数
x = [1 2 3 4 5]; % 模型输入
y = [3 4 7 8 10]; % 模型输出

% 计算模型输出的基准值
y_base = my_model(x);

% 计算各个输入变量的误差灵敏度
for i = 1:length(x)
    % 计算输入变量i的偏差量
    x_dev = x;
    x_dev(i) = x_dev(i) * 1.01; % 增加1%的偏差量

    % 计算模型输出的偏差量
    y_dev = my_model(x_dev);

    % 计算误差灵敏度
    sensitivity(i) = abs((y_dev - y_base) / (0.01 * x(i) * y_base));
end

% 输出结果
sensitivity % 输出各个输入变量的误差灵敏度

其中，`my_model`是你所建立的模型，用于计算模型输出。在上述代码中，将模型输入变量的每个分量增加1%的偏差量，计算模型输出的变化量，然后计算误差灵敏度。最后输出各个输入变量的误差灵敏度。

需要注意的是，在实际应用中，误差灵敏度分析可能需要考虑更多的因素，如输入变量之间的相关性、模型输出的噪声等。上述代码只是一个简单的示例，具体的实现方式还需要根据具体的问题进行调整。