基于Sobol方法的全局参数灵敏度分析，并提供了MATLAB编程的具体实现步骤。Sobol方法作为一种基于方向导数的技术，可以有效估计各输入参数对输出函数不确定性贡献率。文中首先简述了Sobol方法的基本原理，接着展示了如何用MATLAB定义目标函数和参数范围，生成Sobol序列，并利用这些序列评估目标函数值，最终计算出各参数的灵敏度指数。最后强调了在实际操作中应注意的问题，如目标函数的选择、Sobol序列的有效性、计算效率与准确性之间的权衡等。 适合人群：从事数学建模、数据分析、系统优化的研究人员和技术人员，尤其是那些需要进行复杂模型参数敏感性研究的人群。 使用场景及目标：适用于需要评估多参数对模型输出影响的场合，如金融风险预测、工程仿真、生物医学研究等领域。目的是为了提高模型精度，优化参数配置，增强决策支持能力。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整。同时提醒使用者注意程序一旦下载不可退换。

不确定性量化 基于仿真的可靠性分析 全局灵敏度分析 元建模 随机有限元分析 基于可靠性的优化

通过随机抽样，采用Sobol方法计算6个参数的一阶灵敏度及总灵敏度，实现多参数灵敏度分析。

1. sobol敏感性分析 python实现方法。 代码目的是通过sobol敏感性分析方法评估机器学习模型中不同因素的影响大小。 结果分为一阶敏感性，二阶敏感性和总阶敏感性三种。 2. 实例详细讲解，包括（数据+代码+注释） 3. 可自定义图的标签、字体大小等设置 4. python代码，可直接运行。环境：python==3.6.5，tensorflow==1.9.0 5. RF.model为训练结束后保存的RF模型。用户可自定义替换 6. 结果图中为样本数是128，256，512，1024和2048五种情况下的结果。一般而言，样本数越多，结果越准确。 7. 若有疑问，可通过2900045856@qq.com或关注CSDN博主allein_STR后咨询或购买（备注“CSDN资源”）。

sobol+matlab+代码SAMO_UQGSAPFA_CODES 该存储库包括 MATLAB CODES 和有限元分析 (FEA) 文件，用于使用多项式混沌展开 (PCE) 对复合材料的渐进失效进行随机分析，该文件在题为“纤维增强复合材料渐进失效的不确定性量化和全局灵敏度分析”的论文中提出” 作者：Mishal Thapa、Achyut Paudel、Sameer B. Mulani、Robert W. Walters（正在审查：结构多学科和优化期刊，2020 年） MATLAB 代码包含： -> 确定性渐进失效分析 (PFA) 的验证代码以及使用带有拉丁超立方采样和多项式混沌展开的蒙特卡罗模拟对三种载荷情况（单轴拉伸、单轴压缩和外）进行的随机 PFA 分析平面横向载荷。 -> 通过估计 Sobol 指数进行全球敏感性分析 (GSA) 的代码。 欲知更多详情，请联系：

索博尔-伯利基于Brent Burley 的论文Practical Hash-based Owen Scrambling的可播种 Owen-scrambled Sobol 序列，但由于Kuo 等人的原因，改进了来自Build a Better LK Hash 的哈希和更多维度。这个板条箱面向实际的图形应用程序，因此有一些限制：最大序列长度为 2^16。最大维数为 256（尽管这可以通过播种来解决）。仅支持f32输出。这些都是为了更好的性能和更小的内存占用而进行的权衡。扩展这个板条箱以使其更适合更广泛的应用是未来的一个暂定目标。但是，图形应用程序的高效执行始终是重中之重。基本用法基本用法非常简单：use sobol_burley:: sample;// Print 1024 3-dimensional points.for iin0 ..1024 {let x=sample (i,0 ,0 );let y=sample (i,1 ,0 );let z=sample (i,2 ,0 );println! ("({}, {}, {})" , x, y, z); }sample()的第一个参数

3.索波尔（Sobol）序列，matlab产生拟随机数

sobol灵敏度分析，可以应用于分析产品价格受各个因素影响的占比

指纹图像的增强，指纹识别，sobol gabor算法

sobol算法完成四个参数的参数敏感性分析，对于数学模型的优化有较大作用