05灵敏度分析范文
灵敏度分析报告aspen
第八章灵敏度分析目的：介绍灵敏度分析的用法，研究过程变量之间的关系。
（1）灵敏度分析●可使用户研究输入变量的变化对过程输出的影响●在灵敏度模块文件夹的Results表上能够查看结果●可以把结果绘制成曲线，使不同变量之间的关系更加形象化●在灵敏度模块中对流程输入量所做的改变不会影响模拟，灵敏度研究独立于基础工况模拟而运行●位于/Data/Model Analysis Tools/Sensitivity下（2）灵敏度分析的用法●研究输入变量的变化对过程（模型）的影响●用图表表示输入变量的影响●核实设计规定的解是否可行●初步优化●用准稳态方法研究时间变化变量（3）灵敏度分析应用步骤a）定义被测量（采集）变量-它们是在模拟中计算的参量，在第4步将要用到（Sensitivity Input Define页）b）定义被操作（改变的）变量-它们是要改变的流程变量（Sensitivity Input Vary页）c）定义被操作（改变的）变量围-被操作变量的变化可以按在一个间隔等距点或变量值列表来规定（SensitivityInput Vary页）d）规定要计算的或要制成表的参量-制表参量可以是任何合法的Fortran表达式，表达式含有步骤1中定义的变量(Sensitivity Input Tabulate页)（4）绘图a）选择包括X轴变量的列，然后选择从Plot菜单下选择X-Axis变量b）选择包括Y轴变量的列，然后选择从Plot菜单下选择Y-Axis变量c）（可选的）选择含有参数变量的列，然后从Plot菜单下选择参数变量d）从Plot菜单下选择Display Plot»要选择一列，用鼠标左键点击列标题（5）注意●只有被输入到流程中的参量才可以被改变或操作●可以改变多个输入●对于每一个被操作（改变的）变量的组合都运行一次模拟（6）灵敏度分析举例以第二章中苯和丙烯为原料合成异丙基苯为例，如下图：冷却器出口温度怎样影响产品物流纯度的？●被调节(被改变)变量是什么？冷凝器出口温度●被测量(采集)变量是什么？产品物流中异丙基苯纯度（摩尔分率）打开文件cumene.bkp，另存为cumene-s.bkp，如下图所示：在数据浏览窗口中，点击Model Analysis Tools/Sensitivity，如下图，点击N ew…创建一个新的灵敏度分析：点击New...按扭输入创建的灵敏度分析的ID，可以自己指定。
灵敏度分析
x1 x2 x3 x4 x5 bi x1 1 0 0 2 1 4
x2 0 1 1 1 1 8
f 0 0 2 2 3 84
1.价值系数cj变化的分析
•cj 变动可能由于市场价格的波动，或生产成本的变动。
•cj 的灵敏度分析是在保证最优解的基变量不变的情况下， 分析cj 允许的变动范围cj •cj 的变化会引起检验数的变化，有两种情况：
2解.：分由析最优b2单=1纯8和形b表2=可2知4时：B，1最优 基21和最11优解的变化。
当b1=16时， b 1260
B1b
2 1
111260 142
最优单纯形表变为：
x1 x2 x3 x4 x1 1 0 0 2 x2 0 1 1 1
x1 x2 x3 x4 x5 B-1b x3 1 0 1 2 -1 4 x2 0 1 0 -1 1 8 -f -1 0 0 -4 -2 -88
3.2 增加新约束条件的分析
1、将最优解代入新的约束条件，若满足，则最优解不变。
2、若不满足，则当前最优解要发生变化；将新增约束条 件加入最优单纯形表，并变换为标准型。
bi
0 2/3 1/3 1 4/3
1 1/3 2/3 0 28/3
2 8/3 8/3 0 85.33
新的最优解为X=(0 28/3 0 0 0 4/3)T
2.约束条件右端项bi变化的分析(2)
在实例1中:
1. 分析b1在什么范围内变化时，最优基不变。 2. 分析b2在什么范围内变化时，最优基不变。 分析使最优基保持不变的b1的范围:
B1b'
2 1
11
b1 20
2b1 b1
灵敏度分析的心得体会
灵敏度分析的心得体会灵敏度分析是一种常用的分析工具，它通过对模型参数进行变化，评估参数变化对模型输出结果的影响程度，从而识别出对模型结果影响最大的参数和参数组合，进而指导决策和优化过程。
在过去的几年里，我在工程设计和优化过程中经常使用灵敏度分析，并且在实践中积累了一些心得体会，现在将其分享给大家。
第一，正确理解灵敏度分析的本质灵敏度分析是一种检验和验证模型的可靠性和稳健性的手段而不是工具，它可以告诉我们，如果模型中某个参数发生变化，模型输出会发生什么程度的变化，但是，它并不能告诉我们如何处理这个问题。
根据对灵敏度分析结果的解释和理解，我们需要深入挖掘参数背后的物理意义，并结合实际问题和业务需求进行合理的决策和优化，否则，很容易被误导而做出错误的决策。
第二，选择合适的灵敏度分析方法灵敏度分析方法主要有贝叶斯统计方法、元分析法、随机抽样法、梯度分析法等。
对于不同的问题和数据类型，选择不同的方法进行分析是非常重要的。
实际应用中，我们可以结合实际场景和数据样本，选取合适的灵敏度分析方法，从而提高分析效率和结果可靠性。
第三，合理设置模型参数范围模型参数的范围设置对灵敏度分析结果的影响非常大，一般来说，过小或过大的参数范围都会导致分析结果的不准确和不可信。
在实际应用中，我们可以通过专家知识、历史数据、文献资料、政策法规等多种途径，对参数范围进行合理的设置，从而提高分析结果的可靠性和实用性。
第四，多维度或多目标灵敏度分析单一维度的灵敏度分析往往无法涵盖多方面因素对模型输出结果的影响，但是，多维度和多目标的灵敏度分析可以更全面地评估各个参数和因素对模型输出结果的影响，有利于我们全面认识问题的本质和解决问题的策略。
最后，作为一种数据驱动的分析工具，灵敏度分析需要结合实际场景和需求进行有针对性的应用，不能过分依赖它的结果，还需要结合统计学、机器学习、优化方法等多种工具和方法，才能形成完整的分析体系和决策支持系统，给我们的工作和生活带来更好的效益和质量。
灵敏度分析案例范文
灵敏度分析案例范文Sensitivity analysis is a crucial tool in the field of decision-making and risk management. Sensitivity analysis can be applied to various scenarios, such as financial modeling and project management, to evaluate the impact of changes in input variables on the output of a decision model. By conducting sensitivity analysis, decision-makers can gain a better understanding of the uncertainties and risks associated with their decisions, and make more informed choices.敏感度分析是决策和风险管理领域中一个至关重要的工具。
敏感度分析可以应用于各种场景，比如财务建模和项目管理，用于评估输入变量的变化对决策模型输出的影响。
通过进行敏感度分析，决策者可以更好地了解与决策相关的不确定性和风险，并做出更明智的选择。
One perspective to consider is the importance of sensitivity analysis in financial modeling. In financial modeling, sensitivity analysis is used to assess the impact of changes in key inputs, such as interest rates, exchange rates, and commodity prices, on the financial performance of a project or investment. By conducting sensitivity analysis, financial analysts and decision-makers can identify the mostcritical variables that drive the financial outcomes and make adjustments to mitigate risks and uncertainties.有一个角度要考虑的是敏感度分析在财务建模中的重要性。
灵敏度分析参考资料
灵敏度分析参考资料1．实际的电阻元件实际生产的电阻元件的参数值是离散的，即阻值存在一定的误差。
一般电阻的允许误差有±1％、±2％、±5％、±10％、±20％等。
一批电阻中的某个电阻，阻值是在标称值附近变化，变化值在误差范围内。
如某个电阻的标称值为1k Ω，允许误差为±5％，则该电阻的值在950Ω~1050Ω范围内均为合格。
误差较小（比如说1％）的电阻比误差较大（比如说10％）的电阻价格要贵得多。
因此，在一个包含许多电阻的电路中，电阻的数值对期望的电路性能有很大影响，理解这一点是重要的。
换句话说，要事先了解每个电阻阻值的变化对电路输出的影响。
如果为了使电路按设计的指标正常工作，电阻元件的选择应尽可能接近它的标称值，这就需要选取精度较高的电阻元件，代价是要付出高成本。
为此，需综合考虑电路设计要求和成本。
常见的电阻器按材料分有碳质电阻器、膜式电阻器和绕线电阻器等。
图1所示为常用的电阻的例子。
其中碳膜电阻和金属膜电阻的阻值与误差用色环表示，色环的意义可参照有关手册。
(a) 碳膜电阻 (b) 金属膜电阻 (c) 线绕电阻图1 碳膜电阻和金属膜电阻2．灵敏度分析研究电路元件的数值对电路输出的影响的分析称作灵敏度分析。
灵敏度有两种结果，第一种称作单位灵敏度，即电路元件的参数变化值为1个单位，如电阻变化1Ω，电压源电压变化1V ，电流源电流变化1A 时，电路输出的变化量。
第二种灵敏度称作1%灵敏度（也称作标准灵敏度），即电路元件的参数值变化1%时，电路输出的变化量。
在设计一个电系统时，设计者必须考虑元件参数变化对系统性能的影响。
一种评价这些影响的方法就是性能灵敏度分析。
灵敏度分析允许设计者计算元件数值变化时对系统输出的影响。
下面以图2所示的直流电阻电路为例说明直流灵敏度分析。
首先研究相对电阻1R 的值变化时，节点电压n1U 和n2U 的灵敏度。
利用节点分析法可以得到以n1U 和n2U 为变量的方程，将其作为电路中电阻和电流源电流的函数，求解的结果如式(1)和式(2)所示。
灵敏度分析
XB + B-1 N XN + B-1 IXS = B-1 b
XB ，XN ，XS ≥ 0
灵敏度分析的步骤可归纳如下： 1. 将参数的改变通过计算反映到最终单纯形表上来： 具体计算方法是，按下列公式计算出由参数 aij , bi 的变化而引起 的最终单纯行表上有关数字的变化。
Pj' B 1Pj ;（ Pj 为第j列）
对应I 式的单纯形表—— I 表
XB XN XS
解
B CB
N C’N
I 0
系数时，若要保持最优解
（或基）不变，则必须满足：
b 0
C’N – CB B -1N ≤0
XB
对应B 式的单纯形表—— B 表
XN XS
解
I
0
B -1N
C’N – CB B -1N
B -1
- CB B -1
B b
C B b
1 B
2. 检查原问题是否仍为可行解； 3. 检查对偶问题是否仍为可行解； 4. 按下表所列情况得出结论或决定继续计算步骤。
b ' B 1b;
线性规划原问题单纯形法对应的 I 表中参数的变化
将引起B 表中对应参数的变化情况表：
原问题
可行解 可行解 非可行解 非可行解
对偶问题
可行解 非可行解 可行解 非可行解
C = （c1 ，c2 ，…，cn ） 其中 X= b1 b2 . . . bm
x1 x2 . . . xn
XS =
xS1 xS2 . . . xSm
b=
对于前面给定符合典式的线性规划问题中，初始基矩 阵为 I ，基变量为 XS ，即松弛变量。其对应的初始 单纯形表如下： I 表（初始表）
测试灵敏度问题分析报告
测试灵敏度问题分析报告一、引言测试灵敏度是指测试过程中对系统各种输入参数的变动产生相应输出结果的敏感程度。
它是评估系统稳定性的重要指标，具有重要的理论和实践价值。
然而，在实际测试过程中，我们常常会遇到一些测试灵敏度问题，从而影响测试结果的准确性和可靠性。
本文旨在对测试灵敏度问题进行深入分析和研究，以期提供有针对性的解决方案和改进措施。
二、常见测试灵敏度问题及原因分析1. 输入参数选择不当测试灵敏度的结果受输入参数的选择和设置影响较大，因此，如果在测试过程中对输入参数没有进行合理选择，就会导致测试结果与实际情况存在差异。
常见的输入参数选择不当原因包括：没有考虑到系统的特性和环境条件；缺乏详尽的调研和分析；对关键参数缺乏全面评估等。
2. 参数敏感度差异忽略在进行测试灵敏度分析时，常常会忽略不同参数的敏感度差异。
有些参数可能对系统的输出结果产生显著的影响，而对其他参数则影响较小，忽略这种差异会导致测试灵敏度结果的失真。
这一问题的原因主要是对系统的敏感度特性缺乏全面了解，以及没有进行系统性的参数敏感度分析。
3. 数据采样不全面测试灵敏度的准确性和可靠性需要依赖充分的数据支持，而在实际测试过程中，由于时间、资源等限制，导致数据采样不全面。
这会导致测试结果受到抽样误差的影响，无法全面反映系统的灵敏度问题。
数据采样不全面问题的主要原因是测试规模不够，对系统的不同状态和边界条件的测试不到位。
4. 测试方法不合理测试方法的合理性对测试灵敏度结果的准确性和可靠性具有重要影响。
如果测试方法不合理或者选择了错误的测试方法，将会导致测试结果与实际情况不符，无法有效评估系统的灵敏度。
测试方法不合理的原因主要是测试人员的经验不足、方法选择不当以及测试流程不完善等。
三、解决测试灵敏度问题的对策和改进措施1. 增强对输入参数的选择和设置为了提高测试结果的准确性和可靠性，应当加强对输入参数的选择和设置。
在测试前，需充分了解系统的特性和环境条件，并进行详尽的调研和分析。
第三章 第五节 灵敏度分析
5.1 目标函数中价值系数cj的变化分析
考虑检验数 σj
1. 若ck是非基变量的系数： 设ck变化为 ck + ∆ck， 则σk’= σk+ ∆ck 只要 σk’≤ 0 ,即 ∆ck ≤ - σk ，则 最优解不变；否则，将最优单纯形表 中的检验数 σk 用 σk’取代，继续用单 纯形法的表格计算。
由上式，可得 Δb2≥-4/0.25=-16 ， Δb2≥-4/0.5=-8 ， b2≤2/0.125=16。所以Δb2 的变化范围是［-8， 16］；显然原b2 =16，加它的变化范围后， b2的 变化范围是［8，32］。
2010-10-31 20
5.3
增加一个变量xj的分析
若增加一个新变量 xn+1 则有相应的 pn+1 ,cn+1发生变化。 那么计算出B-1pn+1 , σn+1=cn+1-∑cri ari n+1 填入最优单纯形表, 若 σn+1 ≤ 0 则最优解不变； 否则，进一步用单纯形法求解即可。
例子从略54分析参数aij的变化2707202024参数aij的变化若变量x在最终单纯形表中为基变量则aij的变化将使相应的b和b1发生变化因此有可能出现原问题和对偶问题均为非可行解的情况这时需要引进人工变量将原问题的解转化为可行解再用单纯形法求解例见课本例112707202025增加一个约束之后应把最优解代入新的约束若满足则最优解不变否则填入最优单纯形表作为新的一行引入一个新的非负变量原约束若是小于等于形式可引入非负松弛变量否则引入非负人工变量并通过矩阵行变换把对应基变量的元素变为0进一步用单纯形法或对偶单纯形法求解
b 2/5 11/5
从表中看到σ3= c3+Δc3-(c2×a13+c1×a23 ) 可得到Δc3 ≤ 9/5 时，原最优解不变。
灵敏度分析
a j c j
[ c B ( c k c k ) e r ]T B 1a j c j j ( c k c k )T a
rj
j N
z
0
c B
T B
1
b z 0 ( c k c k )b
r
即把原最优单纯形表的第 r 行乘以 (c k ck ) 加 到 目 标 函 数 行 ， 再 令
检验系数均小于或等于0, 当前解是最优解, g 0 . 去掉人工变量开始 对应的最优值为 第二阶段, 注意第二阶段问题是MAX问题， 相应的单纯形表为:
x1 x3 x1 z 0 1 1 x2 5 2 32 2 x3 1 0 1 x4 1 0 0 x5 1 2 12 0 RHS 4 2 0
有 3 个非基变量可作为进基变量, 其下标为: 1 3 4. 选 x1 为进基变量. 计 算得第2个基变量即 x 5 为离基变量, 作相应的旋转后单纯形表为:
x1 x6 x1 0 1 0 x2 5 3 23 5 3 x3 2 3 13 23 x4 23 13 23 x5 1 3 13 1 3 x6 1 0 0 RHS 83 10 3 83
k
（a）c k 对应的变量 x k 是非基变量，仅有 k 变化：
k
c B B a k c k k ( c k c k )
T
1
(b) x k 是基变量，设 k B r ，此时：
cB c B (c k ck )er c B
T B j 1
例题 8
在例7中约束的右端项由变为，重新计算 该问题。
解. 由最优表知：
B
1
竞赛灵敏度分析案例范文
竞赛灵敏度分析案例范文英文回答：Sensitivity analysis is an important tool in competition analysis. It allows us to assess the impact of changes in certain variables on the outcome of a competition. By conducting sensitivity analysis, we can identify the key factors that influence the competition and understand how changes in these factors can affect the results.For example, let's say we are analyzing a marketing competition. We want to understand how changes in the advertising budget and the price of the product can impact the market share of different competitors. By conducting sensitivity analysis, we can vary the advertising budget and the price of the product and observe the changes in market share. This will help us determine the optimal advertising budget and price strategy to maximize market share.Sensitivity analysis can also be used to assess the robustness of the competition results. By varying the assumptions and parameters used in the competition analysis, we can determine how sensitive the results are to different scenarios. This allows us to understand the potential risks and uncertainties associated with the competition and make more informed decisions.In addition, sensitivity analysis can help usunderstand the trade-offs between different variables. For example, in the marketing competition example mentioned earlier, we may find that increasing the advertising budget leads to a higher market share, but also increases the cost. By conducting sensitivity analysis, we can identify the optimal balance between market share and cost and make strategic decisions accordingly.Overall, sensitivity analysis is a valuable tool in competition analysis as it allows us to understand the impact of changes in variables, assess the robustness of results, and make informed decisions. It helps us identifythe key factors that influence the competition and optimize our strategies for better performance.中文回答：灵敏度分析是竞争分析中的重要工具。
幼儿园小班灵敏度分析报告
幼儿园小班灵敏度分析报告1.引言幼儿园小班的灵敏度分析是为了评估幼儿在不同刺激条件下的感知和反应能力。
通过这种分析，可以更好地了解幼儿的发展水平和潜在问题，为幼儿的个性化教育提供科学依据。
2.目的和方法本次灵敏度分析的目的是评估小班幼儿在感知和反应方面的发展水平。
采用了以下方法进行分析：- 观察法：通过观察幼儿在课堂和游戏环境中的表现，分析其对声音、光线、色彩、触觉等刺激的感知能力和反应速度。
- 记录法：记录幼儿在不同刺激条件下的表现和反应时间，进行定量分析。
3.数据收集和分析在数据收集阶段，我们针对小班的20名幼儿，进行了一系列的实验和观察。
首先，我们进行了声音灵敏度测试。
在课堂上按下铃声，观察幼儿的反应及反应速度。
结果显示，大部分幼儿能够迅速定位声音来源，并做出反应。
只有少数幼儿对声音反应较慢或没有反应。
通过观察还发现，幼儿对于高音和低音的反应有所差异，对高音更为敏感。
其次，我们进行了光线灵敏度测试。
在游戏环境中随机点亮灯光，观察幼儿的目光和身体的反应。
结果显示，大部分幼儿能够迅速朝向光源，并对不同亮度的光线做出相应反应。
然而，有个别幼儿对光线的变化反应较迟缓，建议进一步观察其视觉能力。
另外，我们还进行了色彩灵敏度测试。
在绘本中展示不同颜色的图片，观察幼儿对颜色的认知和反应。
结果显示，大部分幼儿能够正确指认和命名常见的颜色。
然而，个别幼儿对于颜色的辨别和命名还存在困难，建议进行针对性的训练。
最后，我们进行了触觉灵敏度测试。
在游戏环境中提供不同的触感刺激，观察幼儿的反应和触感辨别能力。
结果显示，大部分幼儿能够准确辨别触感刺激，并做出相应的反应。
不过，个别幼儿对于触感的辨别能力较低，需要进一步观察其触觉发展情况。
4.结论和建议通过对小班幼儿的灵敏度分析，我们得出以下结论：- 大部分幼儿在声音、光线、色彩和触觉方面具有较好的感知和反应能力。
- 个别幼儿可能存在对某些刺激的辨别能力较差的情况。
基于以上结论，我们提出以下建议：- 针对表现较慢或没有反应的幼儿，可以采用更具吸引力的声音、光线、色彩刺激来提高他们的感知能力。
敏感性分析计算范文
敏感性分析计算范文一、单因素敏感性分析单因素敏感性分析是指当改变一个参数或假设时，观察结果的变化。
它通常用于研究一个模型中一些关键参数的影响程度，可以帮助我们确定该参数对结果的敏感性。
1.参数范围法：在单因素敏感性分析中，最常用的方法是确定参数的范围，并在这个范围内改变参数的值，观察结果的变化情况。
这可以通过设置参数的上下限来实现。
例如，假设有一个收益模型，其中一个参数是市场份额，可以设定市场份额的范围为0到100%，然后逐步改变市场份额的值，观察收益的变化情况。
通过这种方法，可以确定市场份额对收益的影响程度。
2.一点敏感性分析：在一点敏感性分析中，我们只改变一个参数的值，其他参数保持不变。
这可以通过增加或减少参数的值来实现。
例如，假设有一个成本模型，其中一个参数是人力成本，可以改变人力成本的值，观察成本的变化情况。
通过这种方法，可以确定人力成本对成本的影响程度。
二、多因素敏感性分析多因素敏感性分析是指当改变多个参数或假设时，观察结果的变化。
它通常用于研究多个因素同时对结果的影响程度，可以帮助我们了解这些因素之间的相互作用。
1.参数组合法：在多因素敏感性分析中，最常用的方法是选取一组关键参数，并在这些参数的可能取值范围内进行组合。
例如，假设有一个销售模型，其中关键参数包括市场规模、市场份额和销售价格，可以选取不同的市场规模、市场份额和销售价格的组合，观察销售额的变化情况。
通过这种方法，可以确定这些参数之间的相对重要性。
2.灵敏度指数法：在灵敏度指数法中，我们可以计算每个参数对结果的影响程度。
这可以通过计算参数的偏导数来实现。
假设有一个利润模型，其中关键参数包括销售额、成本和税率，可以计算销售额、成本和税率对利润的偏导数，然后将它们标准化，得到一个灵敏度指数。
通过这种方法，可以确定哪个参数对利润的影响程度最大。
总结起来，敏感性分析是一种重要的决策工具，可以帮助我们了解模型中不确定因素对结果的影响程度，并为决策提供更全面的信息。
灵敏度分析(1)
灵敏度分析在模型中很多符号都作为已知常数出现，因此我们在选择数据时，直接给定这些常数的范围，然后在这个范围内进行随机模拟。
由于这些参数是一些根据估计随机模拟得到的数据，因而存在误差。
同时，在实际过程中，这些参数还会发生不同程度的变化。
所以，我们根据科学的严谨性进行了多次实验模拟，并且多次修改参数值Qin 和Qout 还有L 和T ，最后发现我们通过随机模拟出来的右行规则的平均车流量一直在)1986(veh/h左右波动如下表：Table 1.右行规则的平均车流量变化表在模型中很多符号都作为已知常数出现，因此我们在选择数据时，直接给定这些常数的范围，然后在这个范围内进行随机模拟。
由于这些参数是一些根据估计随机模拟得到的数据，因而存在误差。
同时，在实际过程中，这些参数还会发生不同程度的变化。
所以，我们根据科学的严谨性进行了多次实验模拟，并且多次修改参数值Qin 和Qout 还有L 和T ，最后发现我们通过随机模拟出来的右行规则的平均车流量一直在)1986(veh/h左右波动如下表： 其他两个规则也具有相同的特性，在这里不做具体分析。
显而易见，参数中的一个或几个数据在一定范围内发生一些变化，并不会影响到最优解，所以我们说这Para Num)/(h veh Qin )/(h veh Qout )(m L)(hour T)/(h veh Q1 ]2490000,2410000[]2490000,2410000[2000 1 1986.2 2 ]2480000,2420000[ ]2480000,2420000[ 2000 1 2003.4 3 ]2480000,2420000[ ]2480000,2420000[ 1000 1 1984.3 4 ]2490000,2410000[ ]2490000,2410000[ 1000 1 1893.8 5 ]2490000,2410000[ ]2490000,2410000[ 1000 1 1885.6 6]2490000,2410000[ ]2490000,2410000[ 10000.51830.9个模型的灵敏度很低，是一个较好的模型，值得推广。
灵敏度分析
灵敏度分析方案评价中灵敏度分析可以用来确定评价条件发生变化时备选方案的价值是否会发生变化或变化多少。
例如，在利用评价表进行评价时，需要确定每一个分目标的权重系数和各分目标的评分数。
这中间或多或少地会存在当事人的主观意识，不同的人可能会有截然不同的价值观念。
因此就必须考虑当分配的权重系数或评分数在某一个范围内变化时，评价的结果将会产生怎样的变化。
指标权重灵敏度分析Sensitivity analysisCan be used to determine whether the value of the options will change or little change in the evaluation conditions change. For example, in the use of evaluation forms to evaluate the need to determine the weight of each objective of the sub-weight coefficients and score a few goals. This is the middle there will be more or less subjective consciousness of the parties, different people may have different values. Therefore it must be considered whenassigning a weight factor or Rating change within a particular range, the results of the evaluation will produce what changes. Sensitivity analysis of the index weight 指标权重的灵敏度分析应用较广,与指标值灵敏度分析不同的是,权重之和必须为1,一个指标权重的增加必然会导致其他指标权重的减少。
05灵敏度分析
第四章
数学模型的参数估计及灵敏度分析
前章所述的一些解析模型常用于环境质量的 模拟预测和控制规划 一维解析模型广泛地用于各种河流的水质模 拟和预测中
三维解析模型在大气质量的预测中普通采用
在流动均匀稳定的条件下，二维解析模型可 用来模拟河流的水质 在模型具体应用时，必须首先对模型中的参 数进行估值和进行灵敏度的分析。
一、 模型参数的估值方法
有经验公式，图解法，最小二乘法和最优化 方法等估值方法
除经验公式外，其余方法均是利用系统输入 输出数据和数学模型本身确定合理的参数数 值。
1、 图解法
对经适当处理后以转换为直线的公式，均 可用图解法估计参数，其误差取决于点位的 精度和绘制直线的精度。
2、一元线性回归分析法
5、网格法 假定有n个等定参数，且已知各参数 的取值范围，把各搜索区间（取值范围） 分成若干个等分，则参数空间 θ=(θ1, θ2,…, θn)T就被划分成若干网格， 计算所有网格顶点上的目标函数值，并 取其中最小的值所对应的参数值作为最 优估计值。 若精度还不够，则可再分细些。
6、经验公式计算法
解：首先，建立目标函数
20k d Z ( k d , k a ) 10 (e k d (8 / 4 ) e k a (8 / 4 ) ) 8.5 ka kd 20k d k d ( 28 / 4 ) k a ( 28 / 4 ) 10 (e e ) 7.0 ka kd 20k d k d ( 36 / 4 ) k a ( 36 / 4 ) 10 (e e ) 6.1 ka kd 20k d k d ( 56 / 4 ) k a ( 56 / 4 ) 10 (e e ) 7.2 ka kd
灵敏度分析报告aspen
第八章灵敏度分析目的：介绍灵敏度分析的用法，研究过程变量之间的关系。
（1）灵敏度分析●可使用户研究输入变量的变化对过程输出的影响●在灵敏度模块文件夹的Results表上能够查看结果●可以把结果绘制成曲线，使不同变量之间的关系更加形象化●在灵敏度模块中对流程输入量所做的改变不会影响模拟，灵敏度研究独立于基础工况模拟而运行●位于/Data/Model Analysis Tools/Sensitivity下（2）灵敏度分析的用法●研究输入变量的变化对过程（模型）的影响●用图表表示输入变量的影响●核实设计规定的解是否可行●初步优化●用准稳态方法研究时间变化变量（3）灵敏度分析应用步骤a）定义被测量（采集）变量-它们是在模拟中计算的参量，在第4步将要用到（Sensitivity Input Define页）b）定义被操作（改变的）变量-它们是要改变的流程变量（Sensitivity Input Vary页）c）定义被操作（改变的）变量围-被操作变量的变化可以按在一个间隔等距点或变量值列表来规定（SensitivityInput Vary页）d）规定要计算的或要制成表的参量-制表参量可以是任何合法的Fortran表达式，表达式含有步骤1中定义的变量(Sensitivity Input Tabulate页)（4）绘图a）选择包括X轴变量的列，然后选择从Plot菜单下选择X-Axis变量b）选择包括Y轴变量的列，然后选择从Plot菜单下选择Y-Axis变量c）（可选的）选择含有参数变量的列，然后从Plot菜单下选择参数变量d）从Plot菜单下选择Display Plot»要选择一列，用鼠标左键点击列标题（5）注意●只有被输入到流程中的参量才可以被改变或操作●可以改变多个输入●对于每一个被操作（改变的）变量的组合都运行一次模拟（6）灵敏度分析举例以第二章中苯和丙烯为原料合成异丙基苯为例，如下图：冷却器出口温度怎样影响产品物流纯度的？●被调节(被改变)变量是什么？冷凝器出口温度●被测量(采集)变量是什么？产品物流中异丙基苯纯度（摩尔分率）打开文件cumene.bkp，另存为cumene-s.bkp，如下图所示：在数据浏览窗口中，点击Model Analysis Tools/Sensitivity，如下图，点击N ew…创建一个新的灵敏度分析：点击New...按扭输入创建的灵敏度分析的ID，可以自己指定。
第五节灵敏度分析
结束放映
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第五节 灵敏度分析
一.灵敏度分析的意义 在通常的决策模型中自然状态
的损益值和概率往往是预测和估计 得到的，一般不会十分准确。因此， 根据实际情况的变化，有必要对这 些数据在多大范围内变动，而原最 优决策方案继续有效进行分析，这 种分析就叫做灵敏度分析。
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例4.5:有外壳完全相同的木盒100 个，将其分为两组，一组内装白球，有 70盒。另一组内装黑球，有30盒。现从 这100个盒中任取一盒，让你猜，如果 这个盒内装的是白球，猜对得500分， 猜错罚150分。如果这个盒内装的是黑 球，猜对得1000分，猜错罚200分。为 了使希望得分最高，合理的决策方案是 什么？有关数据如4.13所示。
猜黑：0.7×(-150)+0.3×1000=195
显然,按照最大期望值准则,猜白是最 优方案。
现在假设白球出现的概率变为0.8，这时，
猜白：0.8×500+0.2×(-200)=360
猜黑：0.8×(-500)+0.2×1000=80
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很明显，猜白仍是最优方案。 再假设白球出现的概率变为0.6，这时: 猜白：0.6*500+0.4*(-200)=220 猜黑：0.6*(-150)+0.4*1000=310
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在实际的决策过程中， 经常要将自然状态的概率和 损益值等，在一定的范围内作几次 变化，反复地进行计算，考察所得 到的数学期望值是否变化很大，影响到 最优方案的选择。如果这些数据稍加变 化，而最优方案不变，那么这个决策方 案就是稳定的。否则，这个决策方案就 是不稳定的，需要进行更深一步的讨论 了。
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决策 方案
概率
猜白
猜黑
自然状态
白
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05灵敏度分析范文
灵敏度分析（sensitivity analysis）是一种用于评估模型输出结果
对于模型输入参数的敏感程度的方法。
它可以用来确定哪些输入参数对于
模型输出结果具有最大的影响力，帮助决策者了解系统的关键因素，并为
决策提供有针对性的建议。
下面将对灵敏度分析的概念、方法与应用进行
详细阐述。
灵敏度分析的概念与作用：
灵敏度分析是系统分析和优化的重要工具，它可以帮助我们评估模型
对不确定性参数的响应情况以及模型预测结果的可靠性。
通过灵敏度分析，我们能够精确地确定模型输入参数与输出结果之间的关系，识别出哪些参
数对于结果的变化贡献最大，并根据这些结果来制定战略，减小系统风险
或优化决策。
灵敏度分析的方法：
灵敏度分析的方法通常可以分为全局灵敏度分析和局部灵敏度分析两
大类。
全局灵敏度分析通过考察模型输入参数对输出结果的整体影响程度，以评估参数的重要性。
常用的全局灵敏度分析方法包括Sobol指数、
Morris指数、FAST方法等。
局部灵敏度分析则是针对具体的输入参数，
通过改变特定输入参数的取值来评估模型输出结果的变化情况，常用的方
法包括一维灵敏度分析和多维灵敏度分析。
全局灵敏度分析通常可以通过方差分解的方式进行，可以计算各个输
入参数的总效应和交互效应。
Sobol指数是一种常用的全局灵敏度指数，
它能够反映每个参数的直接和交互效应对于系统的总体贡献程度。
Morris
指数则通过改变参数的取值范围来计算参数的局部灵敏度指数，并通过估
计偏差大小来评估模型的可靠性。
FAST方法则通过建立机器学习模型来评估参数对于输出结果的贡献度。
局部灵敏度分析则更加注重于评估单个或几个参数对于输出结果的影响。
一维灵敏度分析通常是通过改变一个参数的取值来观察输出结果的变化情况，可以通过敏感度系数（sensitivity coefficient）来评估参数对输出结果的影响程度。
多维灵敏度分析则是同时考虑多个参数对输出结果的综合影响，可以通过方差分析、设计试验等方法来进行评估。
灵敏度分析的应用：
灵敏度分析可以应用于各个领域，比如金融、环境、工程等。
在金融领域，灵敏度分析可以用于评估不同因素对投资组合风险和回报的影响程度，帮助投资者制定投资策略。
在环境领域，灵敏度分析可以用于评估不同因素对气候变化和生态系统的影响程度，为环境保护提供科学依据。
在工程领域，灵敏度分析可以用于评估不同因素对工程结构的稳定性和可靠性的影响程度，指导工程设计与优化。
总之，灵敏度分析是一种评估模型输出结果对于输入参数的敏感程度的方法，可以帮助我们了解系统的关键因素，并为决策提供有针对性的建议。
在实际应用中，我们可以通过全局灵敏度分析和局部灵敏度分析来评估不同因素对结果的影响程度，以及相互之间的交互作用。
灵敏度分析可以应用于各个领域，对于优化决策和减小风险具有重要的作用。