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Regional moment-independent sensitivity analysis with its applications in engineering 被引量:8
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作者 Changcong ZHOU Chenghu TANG +2 位作者 Fuchao LIU Wenxuan WANG Zhufeng YUE 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期1031-1042,共12页
Traditional Global Sensitivity Analysis(GSA) focuses on ranking inputs according to their contributions to the output uncertainty.However,information about how the specific regions inside an input affect the output ... Traditional Global Sensitivity Analysis(GSA) focuses on ranking inputs according to their contributions to the output uncertainty.However,information about how the specific regions inside an input affect the output is beyond the traditional GSA techniques.To fully address this issue,in this work,two regional moment-independent importance measures,Regional Importance Measure based on Probability Density Function(RIMPDF) and Regional Importance Measure based on Cumulative Distribution Function(RIMCDF),are introduced to find out the contributions of specific regions of an input to the whole output distribution.The two regional importance measures prove to be reasonable supplements of the traditional GSA techniques.The ideas of RIMPDF and RIMCDF are applied in two engineering examples to demonstrate that the regional moment-independent importance analysis can add more information concerning the contributions of model inputs. 展开更多
关键词 cumulative distribution function moment-independent probability density function regional importance measure sensitivity analysis uncertainty
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基于范数的基本输入变量重要度排序的计算策略
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作者 许鑫 吕震宙 罗晓鹏 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2011年第2期333-339,共7页
针对Borgonovo基本输入变量重要度中概率密度函数积分不易求解的缺陷,基于重要度定义将范数的概念引入灵敏度分析中的重要度排序分析领域,提出一种新的基本输入变量重要度排序的计算策略,并为该计算策略选择了若干等价范数,从而避免求... 针对Borgonovo基本输入变量重要度中概率密度函数积分不易求解的缺陷,基于重要度定义将范数的概念引入灵敏度分析中的重要度排序分析领域,提出一种新的基本输入变量重要度排序的计算策略,并为该计算策略选择了若干等价范数,从而避免求解积分的困难.该方法将所求积分用其等价范数进行替代,同时采用适用性更加广泛的一种正则化基本输入变量重要度的计算方法.从理论上讲,该计算策略能够为重要度排序计算提供多种等价范数形式.从所提计算策略与Borgonovo方法、Liu方法的比较可以看出:所提方法是三种方法中最简单有效的.最后,给出两个算例来说明所提方法的可行性. 展开更多
关键词 重要度 灵敏度 累积分布函数 概率密度函数 范数
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