MATLAB全局敏感性分析工具箱SAFE

适用场景

MATLAB全局敏感性分析工具箱SAFE是一款功能强大的工具，专为需要进行复杂系统敏感性分析的研究人员和工程师设计。它适用于以下场景：

1. 模型参数敏感性分析：帮助用户识别模型中对输出结果影响最大的参数，从而优化模型设计。
2. 不确定性量化：评估输入参数的不确定性对模型输出的影响，为决策提供科学依据。
3. 多学科优化：在工程设计、环境科学、金融建模等领域，通过敏感性分析指导优化方向。
4. 教学与科研：为高校和研究机构提供直观的敏感性分析工具，支持教学和科研工作。

适配系统与环境配置要求

SAFE工具箱基于MATLAB开发，因此需要满足以下环境配置：

1. 操作系统：支持Windows、macOS和Linux系统。
2. MATLAB版本：推荐使用MATLAB R2016b及以上版本，以确保兼容性和功能完整性。
3. 硬件要求：
   • 至少4GB内存（建议8GB以上）。
   • 支持多核处理器以提升计算效率。
4. 依赖项：工具箱可能需要安装额外的MATLAB工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox。

资源使用教程

1. 安装与加载

• 下载工具箱文件后，将其解压到MATLAB的工作目录。
• 在MATLAB命令行中输入addpath(genpath('工具箱路径'))，加载工具箱。

2. 基本使用步骤

1. 定义模型：将待分析的模型封装为MATLAB函数。
2. 设置参数范围：为每个输入参数指定合理的取值范围。
3. 运行敏感性分析：调用工具箱中的函数（如SAFE_sensitivity）进行分析。
4. 结果可视化：使用内置绘图功能生成敏感性指标图表。

3. 示例代码

% 示例：简单模型的敏感性分析
model = @(x) x(1)^2 + x(2)*sin(x(3));
param_ranges = [0 1; -1 1; 0 pi];
results = SAFE_sensitivity(model, param_ranges);
plot_sensitivity(results);

常见问题及解决办法

1. 工具箱加载失败

• 问题：MATLAB无法识别工具箱函数。
• 解决：检查工具箱路径是否正确，确保已通过addpath命令加载。

2. 计算时间过长

• 问题：模型复杂或参数过多导致分析耗时。
• 解决：尝试减少参数范围或使用更高效的采样方法（如Sobol序列）。

3. 结果不收敛

• 问题：敏感性指标波动较大。
• 解决：增加采样点数或检查模型函数的稳定性。

4. 绘图功能异常

• 问题：生成的图表显示不全或格式错误。
• 解决：更新MATLAB版本或调整绘图参数。

SAFE工具箱以其易用性和强大的功能，成为敏感性分析领域的首选工具之一。无论是学术研究还是工程实践，它都能为用户提供可靠的支持。