区间不确定性传播问题涉及到多个学科领域,从洪水预报、工程结构的安全监控到投资项目的风险分析等,是一个颇受关注的研究热点。我们知道,不确定性一般可用误差来描述,误差对测量来说是不可避免的,且随着数据的运算与操作过程,误差会不断传播形成累积,最终对决策分析结果可能产生重要影响。目前,对区间不确定性传播问题的研究,虽然已有不少成果,但大都基于线性传播过程的理论,对其计算效率问题考虑较少,而在区间不确定性传播问题中,计算效率问题不容忽视,因此,从理论上深入研究总结区间不确定性传播的快速算法具有重要的学术意义和应用价值。　　为提高不确定性传播过程的计算效率,本文从输入变量的不确定性大小入手,分别建立线性化模型和单调性模型,着重研究每种模型下针对不同输入变量的个数设计相应的快速算法,最后通过模拟实验对不同的快速算法进行对比,并验证方法的有效性。本文的主要工作如下:　　(1)对不确定性传播的基础知识、基本理论及其基本传播算法进行简单概述;　　(2)在输入变量x的不确定性?x很小的前提下,建立基于泰勒展式的线性化快速传播算法,再根据输入变量x个数的多少分别利用数值微分或基于柯西分布的Monte Carlo法实现区间不确定性的快速计算。　　(3)在输入变量x的不确定性?x不是很小,即其高阶项不能被忽略的前提下,建立基于单调性的快速传播算法。　　(4)针对不同情况下建立的几种快速算法进行实验模拟,验证所建立的模型的有效性与实用性。