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2024-03-20 19:18:01
不确定性分析(不确定性分析的方法包括)
生活百科 2023-08-31 15:14:02
生活中有许多的朋友最近问小编不确定性分析(不确定性分析的方法包括)的问题，那小编收集整合后，今天为大家分享关于的相关文章，一起来了解一下吧！
不确定性分析(UA)和SA对于探索模型行为和评估输入参数的不确定性和敏感性是必要的。UA和SA都是对建模过程的完整评估(Saltelli等人，2000)。当它们一起执行时，模型用户可以更好地理解结果的置信度。UA和s a是有区别的。根据输入的不确定性(和变化)描述可能的输出范围，考察知识缺乏或模型误差的影响。
SA有几个原因:确定哪些输入参数对输出的可变性贡献最大，哪些参数不重要，参数之间是否相互作用，输出是否可以解释(Iooss和马乐？特雷，2015年).与敏感输入参数相关的可变性传播到输出，这可能导致输入参数和输出中的重大变化之间的极大相关性(Hamby，1994)。
在具有多个输入参数的模型中，情景分析是一种影响模型的输入或参数的信息分析。SA定义了输出参数对单个输入参数变化的敏感度，这通常是已知的(Hamby，1994)。SA的重点取决于上下文和评估中提出的问题，但它侧重于解决“更好”的度量的变化及其对参数输出值的影响。
CPDA数据分析师一般会在初始筛选工具中确定对模型输出有显著影响的参数，包括描述性统计、散点图和皮尔逊相关系数。一旦完成，强化方法可以进一步关注输出的敏感性。本地SA检查输出的本地响应，一次更改一个输入参数，同时保持其他参数不变。全局SA通过量化输入-输出关系以及参数交互的规模和形状来评估全局响应。SA有几种方法，包括一次一次(OAT)、确定性、灵敏度系数、筛选技术、散点图、回归分析和基于方差的方法(satellite等人，2000)。
确定性SA独立地改变每个感兴趣的参数，并保持其他参数不变，以评估输出对参数值的敏感性。使用上限和下限分别更改参数值，然后计算输出中的相对方差。SA的最简单和最常用的形式是OAT方法，它评估输出中的个体差异对输入度量的变化(Crosetto等人，2000)。重要的是，OAT技术没有探索输入交互，并且受到名义灵敏度的限制(Crosetto等人，2000)。然而，这种筛选方法允许快速探索模型和评估影响参数(Iooss和马乐？特雷，2015年).在本章的案例研究中，选择了OAT方法来评估SOS和EOS的方差。
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