EFAST matlab敏感性分析代码

以下是一个简单的EFAST敏感性分析的Matlab代码示例：

% 定义模型输入参数
n = 5; % 输入参数数量
x = lhsdesign(1000,n); % 使用LHS方法生成均匀采样

% 定义参数范围
param_range = [0.1, 10; 0.1, 10; 0.1, 10; 0.1, 10; 0.1, 10];

% 将输入参数转换为真实参数
param = zeros(size(x));
for i = 1:n
    param(:,i) = param_range(i,1) + x(:,i)*(param_range(i,2)-param_range(i,1));
end

% 定义模型输出函数
model_output = @(param) param(:,1).*sin(param(:,2).*pi) + (param(:,3)-1).^2 + param(:,4).*exp(-param(:,5));

% 计算EFAST指数
M = 4; % 需要计算的参数集的数量
T = 10; % 要执行的Fourier级数的数量
S_tot = zeros(n,1);
for k = 1:M
    S = zeros(n,T);
    for j = 1:T
        delta = zeros(1,n);
        delta(k) = 1;
        y = model_output(param);
        y_delta = model_output(param + repmat(delta,size(param,1),1)*1e-4);
        S(:,j) = (y_delta - y)/1e-4/y/std(y);
    end
    S_tot = S_tot + sum(S.^2,2)/T/M;
end

% 绘制结果
bar(S_tot);
xlabel('Parameter number');
ylabel('Sensitivity index');

该代码使用Latin Hypercube Sampling（LHS）方法生成输入参数，然后将它们转换为实际参数。接下来，它定义了一个简单的模型输出函数，并使用EFAST方法计算每个参数的敏感性指数。最后，它绘制了每个参数的敏感性指数图表。请注意，此代码仅用于演示目的。在实际应用中，您需要根据您的模型和应用程序进行相应的调整。