什么是敏感性分析?- MATLAB & 金宝appSimulink - MathWorks España - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

什么是敏感性分析?

敏感性分析定义为研究如何将模型输出中的不确定性归因于模型输入中的不同来源的不确定性［1］．在使用的上下文中金宝app^®优化设计™软件的灵敏度分析是指对参数和状态的理解(优化)设计变量)对优化成本函金宝app数的影响。使用敏感性分析的例子包括:

优化前-确定Simulink模型的参数对输出的影响。金宝app使用敏感性分析将参数按影响程度排序，并获得参数的初始估计或优化。
优化后-测试代价函数对优化参数值的微小变化的鲁棒性。

敏感性分析的一种方法是当地的敏感性分析，它是基于(数值的或解析的)导数。数学上，代价函数对某些参数的敏感性等于代价函数对这些参数的偏导数。这个词当地的指的是所有的导数都是在一个点上取的。对于简单的成本函数，这种方法是有效的。然而，这种方法对于复杂的模型是不可行的，因为在复杂的模型中，成本函数(或偏导数)的公式化是非常重要的。例如，有不连续的模型并不总是有导数。

局部敏感性分析是一种一次性的(OAT)技术。OAT技术每次分析一个参数对代价函数的影响，保持其他参数不变。他们只探索设计空间的一小部分，特别是当有许多参数时。此外，它们也不能提供关于参数之间的相互作用如何影响成本函数的见解。

敏感性分析的另一种方法是全局灵敏度分析，通常使用蒙特卡罗技术实现。这种方法使用一组具有代表性的(全局)示例来探索设计空间。使用金宝app仿真软件优化设计软件执行全局敏感性分析使用灵敏度分析仪，或在命令行。工作流程如下:

利用实验设计原理对模型参数进行取样。也就是说，对于每个参数，生成参数可以假定的多个值。通过指定每个参数的概率分布来定义参数样本空间。您还可以指定参数相关性。
有关采样参数的信息，请参见为敏感性分析生成参数样本．
通过在模型信号上创建设计需求来定义成本函数。
使用蒙特卡罗模拟评估每个参数值组合的需求(成本函数)。您可以绘制样本的成本函数输出，以直观地分析趋势。
(可选)正式分析评估需求和样品之间的关系。分析方法包括相关性、偏相关性(需要Statistics and Machine Learning Toolbox™软件)和标准化回归。您可以配置每个分析方法来使用原始数据或排名数据。
分析方法请参见分析参数与设计要求之间的关系．