灵敏度分析matlab代码

灵敏度分析是指在一定条件下，系统或模型的输出结果对于输入参数的变化程度的敏感程度。在MATLAB中，可以使用以下代码进行灵敏度分析：

1. 首先，需要定义系统或模型的输入参数和输出参数，并编写相应的函数：

function y = mymodel(x)
% 输入参数 x
% 输出参数 y
y = x^2 + 3*x + 1;
end

2. 然后，可以使用MATLAB的内置函数sensitivity来计算灵敏度分析的结果：

x0 = 1; % 系统或模型的输入参数的初始值
dx = 0.01; % 输入参数的变化程度
s = sensitivity(@mymodel, x0, dx); % 计算灵敏度分析的结果

其中，@mymodel表示对mymodel函数进行灵敏度分析。x0表示输入参数的初始值，dx表示输入参数的变化程度。sensitivity函数会返回一个包含各个输入参数的灵敏度系数的矩阵s。

3. 最后，可以使用MATLAB的内置函数bar来绘制灵敏度分析的结果：

bar(s); % 绘制灵敏度系数的条形图
ylabel('Sensitivity Coefficient');
xlabel('Input Parameter Number');

这段代码会绘制一个条形图，其中横轴表示输入参数的编号，纵轴表示灵敏度系数。根据灵敏度系数的大小，可以对不同的输入参数进行优化或调整。

相关问题

误差灵敏度分析matlab代码

以下是一个简单的误差灵敏度分析的 Matlab 代码示例：

% 定义函数 y=f(x)
function y = myfunc(x)
    y = x^2 + 3*x + 1;
end

% 定义参数范围
x_min = -10;
x_max = 10;

% 定义参数步长
dx = 0.1;

% 定义参数值
x = x_min:dx:x_max;

% 计算函数值
y = myfunc(x);

% 绘制函数图像
plot(x,y);

% 计算误差灵敏度
sensitivity = diff(y)/dx;

% 绘制误差灵敏度图像
figure;
plot(x(1:end-1),sensitivity);

代码中，首先定义了一个简单的函数 `myfunc`，然后定义了参数范围、步长和值，并计算函数值。接着，通过 `diff` 函数计算了误差灵敏度，并绘制了函数和误差灵敏度的图像。注意，由于误差灵敏度是对参数的导数，因此需要使用 `diff` 函数计算相邻两个函数值的差分，再除以步长得到导数值。

sobol灵敏度分析matlab代码

Sobol全局敏感性分析是一种常用的量化模型输入变量重要性的统计技术。在MATLAB中，可以利用GlobalEvaluations工具箱或者一些开源库来进行Sobol分析。以下是一个简单的示例，展示如何使用GlobalEvaluations工具箱进行Sobol分析：

% 首先，假设你有一个模拟函数f(x)，x是一组设计变量向量
function y = my_function(x)
    % 这里是你的函数实现

end

% 加载GlobalEvaluations包（如果尚未安装，需要自行下载）
if ~isToolboxInstalled('GlobalEvaluations')
    error('GlobalEvaluations toolbox is not installed.');
end
addpath(genpath('toolbox_path')); % 替换为你安装路径

% 设定设计变量范围和数量
n_variables = length(x);
variable_lower_bounds = [-5 -5]; % 可修改为你的实际下限
variable_upper_bounds = [5 5];   % 可修改为你的实际上限

% 创建随机设计矩阵
x_samples = unifrnd(variable_lower_bounds, variable_upper_bounds, [num_samples n_variables]);

% 计算响应值
y_samples = arrayfun(@my_function, x_samples);

% 开始Sobol分析
sobol = sobol(y_samples, 'NumLevel', 2); % 第二阶Sobol指数，默认为二阶分析，你可以调整为更高阶

% 输出结果
disp(sobol);
% 这会显示每个变量及其交互项的重要性系数