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敏感性分析是结构不确定性研究的一个重要方面,是一种研究输入变量对模型输出性能统计特征影响的分析技术。敏感性分析能有效识别出对模型响应具有显著影响的变量,有助于以较小的代价减小模型响应的不确定性,从而提高模型的稳健性和可靠性。敏感性分析具有预测与诊断性能,在很多领域被视为建模、模型简化与优化设计的前提。在实际工程应用中,对于全局敏感性分析过程中涉及到的一般难以直接求解的高维高次积分问题,传统的方法通常采用蒙特卡洛模拟法近似求解,敏感性结果的精度与稳定性严重依赖样本。此外,很多敏感性分析方法假设输入变量