SALib 敏感性分析库使用教程

SALib 敏感性分析库使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SALib

项目介绍

SALib 是一个用 Python 编写的敏感性分析库，提供了多种常用的敏感性分析方法，如 Sobol、Morris 和 FAST 等。这些方法在系统建模中非常有用，可以计算模型输入或外部因素对输出变量的影响。SALib 是一个开源项目，托管在 GitHub 上，遵循 MIT 许可证。

项目快速启动

安装 SALib

你可以通过 pip 或 conda 安装 SALib：

pip install SALib

或

conda install SALib

基本使用示例

以下是一个使用 Sobol 敏感性分析方法的简单示例：

from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol
from SALib.test_functions import Ishigami
import numpy as np

# 定义问题
problem = {
    'num_vars': 3,
    'names': ['x1', 'x2', 'x3'],
    'bounds': [[-np.pi, np.pi]]*3
}

# 生成样本
param_values = saltelli.sample(problem, 1024)

# 运行模型
Y = Ishigami.evaluate(param_values)

# 分析结果
Si = sobol.analyze(problem, Y)

# 打印结果
print(Si)

应用案例和最佳实践

应用案例

SALib 在多个领域都有应用，例如环境建模、金融风险分析和工程系统优化。以下是一个环境建模的案例：

# 环境模型示例
from SALib.sample import morris
from SALib.analyze import morris as analyze_morris

# 定义问题
problem = {
    'num_vars': 4,
    'names': ['CO2', 'Temperature', 'Humidity', 'Wind'],
    'bounds': [[0, 100], [-20, 40], [0, 100], [0, 20]]
}

# 生成样本
param_values = morris.sample(problem, 100, num_levels=4)

# 运行模型
Y = environmental_model(param_values)

# 分析结果
Si = analyze_morris.analyze(problem, param_values, Y, conf_level=0.95)

# 打印结果
print(Si)

最佳实践

1. 选择合适的敏感性分析方法：根据模型的复杂性和数据特性选择合适的敏感性分析方法。
2. 合理设置样本数量：样本数量会影响分析结果的准确性，需根据实际情况调整。
3. 结果可视化：使用 matplotlib 等库对分析结果进行可视化，便于理解和解释。

典型生态项目

SALib 作为一个敏感性分析库，与其他生态项目结合使用可以发挥更大的作用。以下是一些典型的生态项目：

1. SciPy：用于科学计算的 Python 库，与 SALib 结合使用可以进行更复杂的数值计算和数据分析。
2. Pandas：用于数据操作和分析的库，可以方便地处理和分析模型输入和输出数据。
3. Matplotlib：用于绘图和数据可视化的库，可以直观地展示敏感性分析结果。

通过这些生态项目的结合使用，可以更全面地进行敏感性分析和模型优化。

SALib Sensitivity Analysis Library in Python. Contains Sobol, Morris, FAST, and other methods. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SALib