针对道路通行能力模型，开展最大道路通行能力对各参数的灵敏度分析。编写程序并画出灵敏度分析图。将灵敏度分析图和程序截图提交，如能对灵敏度分析图加以描述讨论则更好！

针对道路通行能力模型，我们可以通过开展最大道路通行能力对各参数的灵敏度分析来了解各参数对道路通行能力的影响程度。为此，我们需要编写程序并画出灵敏度分析图。

在编写程序时，我们可以采用不同的方法，如基于数值模拟的方法或基于统计分析的方法。在画出灵敏度分析图时，我们可以将各参数的变化范围作为横轴，将最大道路通行能力作为纵轴，然后通过计算各参数对最大道路通行能力的影响程度，来绘制出各参数的灵敏度曲线。

在进行灵敏度分析时，我们需要注意以下几点：

1. 确定参数范围：我们需要确定各参数的变化范围，以便在程序中进行计算。

2. 确定参数变化方式：我们需要确定各参数的变化方式，如是逐步增加还是随机变化等。

3. 确定计算方法：我们需要确定计算各参数对最大道路通行能力的影响程度的方法，如采用敏感度分析等方法。

4. 分析结果：我们需要对灵敏度分析图进行分析，了解各参数对最大道路通行能力的影响程度，以便在实际应用中进行调整和优化。

总之，灵敏度分析是一种重要的分析方法，可以帮助我们了解各参数对模型结果的影响程度，从而进行调整和优化。

相关问题

灵敏度分析matlab源代码

灵敏度分析matlab源代码如下：

function \[x,z,flg,sgma\]=simplexfun(A,A1,b,c,m,n,n1,cb,xx)
% A,b are the matric in Ax=b
% c is the matrix in max z=cx
% A1 is the matric in simplex table
% m is the numbers of row in A and n is the con number in A
% n1 is the nubers of artificial variables,and artificial variables are default as the last
% n1 variables in x.
% cb is the worth coefficient matrix for basic variables
% xx is the index matrix for basic variables
% B1 is the invers matrix for the basic matrix in simplex table.The initial
% matrix is default as the last m con in the matrix A.

x=zeros(n,1);
z=0;
B1=A1(:,n-m+1:n);
sgma1=c-(cb*B1)*A;
\[masg,kk\]=max(sgma1);
k=kk(1);
flg=0;
ll=0;

while (masg>0)&&(ll<20)
    ll=ll+1;
    thita=1000+zeros(m,1);
    for i=1:m
        if A1(i,k)>0
            thita(i)=A1(i,k)\b(i);
        end
    end
    \[r8,c8\]=find(thita>999);
    if sum(c8)<m
        flg=1;
        break;
    end
    \[thita0,k0\]=min(thita);
    x0=A1(k0,:)';
    xx(k0)=k;
    cb(k)=c(k);
    B1(k0,:)=x0';
    sgma1=c-(cb*B1)*A;
    \[masg,kk\]=max(sgma1);
    k=kk(1);
end

if flg==0
    x(xx)=B1*b;
    z=cb*x;
end

这段代码是一个用于灵敏度分析的单纯形法程序。它可以根据给定的线性规划问题的系数矩阵A、约束条件矩阵b、目标函数系数矩阵c等参数，通过单纯形法求解最优解，并计算出灵敏度分析的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用matlab进行灵敏性分析（附源代码）](https://blog.csdn.net/qq_45803923/article/details/117091363)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [灵敏性分析源代码](https://blog.csdn.net/qq_45803923/article/details/122398988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [matlab灵敏度分析绘图——道路最大通行能力](https://blog.csdn.net/qq_58539881/article/details/120859416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]