python敏感性分析
时间: 2023-07-11 16:40:49 浏览: 121
在Python中进行敏感性分析,可以使用sensitivity包。以下是敏感性分析的一般步骤:
1. 安装sensitivity包。可以使用以下命令进行安装:
```
!pip install sensitivity
```
2. 准备输入数据。对于每个输入参数,需要指定其范围(最小值和最大值),以及分布类型(均匀分布、正态分布等)。
3. 定义模型函数。模型函数应该接受输入参数,并返回输出结果。
4. 进行敏感性分析。可以使用以下方法进行敏感性分析:
* Morris方法:计算每个参数的平均影响因子和总变化量因子。
* FAST方法:计算每个参数的主效应和交互效应。
* Sobol方法:计算每个参数的主效应、交互效应和总效应。
以下是一个使用Morris方法进行敏感性分析的示例代码:
```python
from sensitivity.morris import Morris
import numpy as np
# 定义模型函数
def model(x):
y = np.sum(x ** 2)
return y
# 定义参数范围和分布类型
problem = {
'num_vars': 2,
'names': ['x1', 'x2'],
'bounds': [[-2, 2], [-2, 2]],
'dists': ['unif', 'unif']
}
# 进行敏感性分析
morris = Morris(problem, model, num_levels=4, num_trajectories=20)
mu_star, sigma = morris.analyze()
print(mu_star)
```
以上是一个简单的敏感性分析示例,您可以根据实际情况进行具体的编程实现,选择适合您的敏感性分析方法。