【全局灵敏性】【蒙特卡洛敏感性指数估计和多精度策略】基于方差的全局敏感性分析附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在锂离子电池 SOC 预测研究中，模型性能受多种输入因素（如电流、温度、电池老化程度、充放电倍率等）影响，且各因素间可能存在复杂的交互作用。传统局部敏感性分析仅能评估单一因素在固定点附近的影响，无法反映因素在全取值范围内的全局贡献及因素间的耦合效应。基于方差的全局敏感性分析（Variance-Based Global Sensitivity Analysis, VGSA）通过量化各输入因素对输出方差的贡献度，可精准识别关键影响因素，为 SOC 预测模型的特征选择、参数优化及鲁棒性提升提供科学依据。本文将聚焦蒙特卡洛敏感性指数估计方法，结合多精度策略解决高维、复杂模型计算成本过高的问题，构建适用于锂电池 SOC 预测的全局敏感性分析框架。

一、基于方差的全局敏感性分析理论基础

二、蒙特卡洛敏感性指数估计方法

蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法通过大量随机抽样模拟输入因素的全局分布，是计算基于方差的敏感性指数的经典手段，具有实现简单、适应性强的优势，尤其适用于 SOC 预测这类复杂非线性模型。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐小青.面向结构不确定性优化设计的全局敏感性分析方法研究[D].浙江工业大学,2020.

[2] 王洪志.基于距离约束策略的主动学习Kriging方法及其工程应用[D].大连理工大学[2025-10-13].

[3] Zhonghua Xie.MATLAB 统计分析与应用: 40个案例分析[M].北京航空航天大学出版社,2010.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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