灵敏度分析matlab代码

灵敏度分析是用于评估模型参数对模型输出的影响程度的一种方法。在MATLAB中，可以使用以下步骤进行灵敏度分析：

1. 定义模型：定义一个函数来表示模型，并将模型参数作为输入。

2. 定义参数范围：定义每个参数的范围。

3. 定义输出变量：定义要分析的输出变量。

4. 运行灵敏度分析：使用sensitivity函数进行灵敏度分析，并指定要使用的方法。例如，可以使用Morris方法、Sobol方法或FAST方法。

下面是一个示例MATLAB代码，演示如何进行灵敏度分析：

% 定义模型
function y = mymodel(x)
    y = x(1)*sin(x(2)) + x(3)*cos(x(4));
end

% 定义参数范围
p(1).name = 'a';
p(1).range = [0 1];
p(2).name = 'b';
p(2).range = [0 pi];
p(3).name = 'c';
p(3).range = [0 10];
p(4).name = 'd';
p(4).range = [0 pi/2];

% 定义输出变量
output = {'y'};

% 运行灵敏度分析
S = sensitivity(mymodel,p,output,'Method','morris');

在这个例子中，我们定义了一个名为mymodel的模型，该模型有四个参数（a，b，c和d）。我们定义了每个参数的范围，并指定要分析的输出变量（y）。最后，我们使用Morris方法运行灵敏度分析，并将结果存储在变量S中。

需要注意的是，灵敏度分析的结果通常需要进行解释和解释。不同的方法可能会产生不同的结果，因此需要对结果进行比较和验证。