5 第七章网络的灵敏度分析

05灵敏度分析范文灵敏度分析（sensitivity analysis）是一种用于评估模型输出结果对于模型输入参数的敏感程度的方法。

它可以用来确定哪些输入参数对于模型输出结果具有最大的影响力，帮助决策者了解系统的关键因素，并为决策提供有针对性的建议。

下面将对灵敏度分析的概念、方法与应用进行详细阐述。

灵敏度分析的概念与作用：灵敏度分析是系统分析和优化的重要工具，它可以帮助我们评估模型对不确定性参数的响应情况以及模型预测结果的可靠性。

通过灵敏度分析，我们能够精确地确定模型输入参数与输出结果之间的关系，识别出哪些参数对于结果的变化贡献最大，并根据这些结果来制定战略，减小系统风险或优化决策。

灵敏度分析的方法：灵敏度分析的方法通常可以分为全局灵敏度分析和局部灵敏度分析两大类。

全局灵敏度分析通过考察模型输入参数对输出结果的整体影响程度，以评估参数的重要性。

常用的全局灵敏度分析方法包括Sobol指数、Morris指数、FAST方法等。

局部灵敏度分析则是针对具体的输入参数，通过改变特定输入参数的取值来评估模型输出结果的变化情况，常用的方法包括一维灵敏度分析和多维灵敏度分析。

全局灵敏度分析通常可以通过方差分解的方式进行，可以计算各个输入参数的总效应和交互效应。

Sobol指数是一种常用的全局灵敏度指数，它能够反映每个参数的直接和交互效应对于系统的总体贡献程度。

Morris指数则通过改变参数的取值范围来计算参数的局部灵敏度指数，并通过估计偏差大小来评估模型的可靠性。

FAST方法则通过建立机器学习模型来评估参数对于输出结果的贡献度。

局部灵敏度分析则更加注重于评估单个或几个参数对于输出结果的影响。

一维灵敏度分析通常是通过改变一个参数的取值来观察输出结果的变化情况，可以通过敏感度系数（sensitivity coefficient）来评估参数对输出结果的影响程度。

多维灵敏度分析则是同时考虑多个参数对输出结果的综合影响，可以通过方差分析、设计试验等方法来进行评估。

灵敏度分析名词解释
灵敏度分析是企业或组织的常用调查分析方式，用于判断响应选择和反应情况，识别外部和内部环境变化。

灵敏度分析也称为灵敏度测试或灵敏度评估，是某种现象和外来因素之间关系的检测。

社会及经济发展的快速增长促使企业接受不断变化的环境，企业向顾客提供产
品和服务，需要持续修改和评估其产品和服务的灵敏度。

灵敏度分析旨在发现企业是否响应足够快来适应市场的变化，并且能够在变化的市场上胜出。

灵敏度分析是对影响变量和反应量之间响应关系的量化分析，它有助于企业识
别和捕捉可能影响企业绩效的众多因素。

例如，灵敏度分析可以帮助企业判断客户对定价的反应，预测价格变动对销量的影响，以及识别新产品加入市场时的客户需求。

灵敏度分析具有系统的分析和评估市场变化的能力，使企业能够提供高品质的产品和服务，保持市场领先地位。

灵敏度分析是企业必不可少的管理工具。

它有助于企业了解市场的需求，及时
适应市场变化，控制预算和避免投资失误。

它还可以帮助企业制定正确的策略，以确保企业目标的实现，保证企业顺利前行。

灵敏度分析1. 简介灵敏度分析（Sensitivity Analysis），又称为参数分析，是指在数学模型或系统模型中，通过改变各种输入参数，分析其对模型输出结果的影响程度的一种方法。

灵敏度分析可以帮助我们了解模型的稳定性、可靠性以及输入因素对输出的影响程度，从而帮助我们做出科学合理的决策。

在实际应用中，很多决策问题都涉及到多个不确定的参数，这些参数对于决策结果的影响程度可能不同。

灵敏度分析能够帮助我们确定哪些参数对决策结果更为敏感，哪些参数对决策结果影响较小，从而帮助我们确定关键参数，并为决策提供支持。

2. 灵敏度分析方法2.1 单参数灵敏度分析单参数灵敏度分析是指在数学模型中，依次改变一个输入参数，而其他参数保持恒定，观察模型输出结果的变化情况。

通过改变一个参数的值，我们可以分析该参数对模型输出结果的影响程度。

常用的单参数灵敏度分析方法有：•参数敏感度指标（Parameter Sensitivity Index，PSI）：PSI用于衡量输入参数的变化对输出结果的影响程度。

常见的PSI指标有：绝对敏感度、相对敏感度、弹性系数等。

•参数敏感度图（Parameter Sensitivity Plot）：通过绘制参数敏感度图，可以直观地看出输入参数对输出结果的影响程度。

常见的参数敏感度图有：Tornado图、散点图等。

•分析输出结果的极值情况：通过改变参数的值，观察模型输出结果的极值情况，可以分析参数对极值情况的敏感程度。

2.2 多参数灵敏度分析多参数灵敏度分析是指同时改变多个输入参数，观察模型输出结果的变化情况。

多参数灵敏度分析可以帮助我们分析多个参数之间的相互作用，以及各个参数对输出结果的综合影响。

常用的多参数灵敏度分析方法有：•流量排序法（Flow Sort）：通过将参数的取值按照大小进行排序，逐步改变参数取值的范围，观察输出结果的变化情况。

可以帮助我们确定哪些参数对输出结果的影响更大。

•剥离法（Perturbation）：通过逐个改变参数的取值，观察输出结果的变化情况。

第五章灵敏度分析灵敏度分析（Sensitivity Analysis）是指在决策分析中，根据改变决策变量的数值，研究对最优解产生影响的因素。

通过灵敏度分析，可以评估决策变量的变化对最优解的敏感程度，帮助决策者了解决策方案的稳定性和可靠性，并能够帮助决策者制定出合理的决策方案。

在灵敏度分析中，常用的指标包括目标函数系数的灵敏度分析、资源限制系数的灵敏度分析和松弛度分析。

首先，进行目标函数系数的灵敏度分析。

目标函数系数代表着对决策变量的偏好程度，通过改变目标函数系数的数值，可以分析对最优解的影响。

如果目标函数系数变化较大，但最优解随之变化较小，则说明最优解对该目标函数系数相对不敏感。

反之，如果目标函数系数变化较小，但最优解随之变化较大，则说明最优解对该目标函数系数相对较敏感。

其次，进行资源限制系数的灵敏度分析。

资源限制系数反映了资源约束对最优解的影响程度，通过改变资源的可用量，可以分析对最优解的影响。

如果资源限制系数变化较大，但最优解随之变化较小，则说明最优解对该资源限制系数相对不敏感。

反之，如果资源限制系数变化较小，但最优解随之变化较大，则说明最优解对该资源限制系数相对较敏感。

最后，进行松弛度分析。

松弛度是指资源使用量与其可用量之差，表示资源的闲置程度。

通过分析松弛度，可以了解决策方案的稳健性。

如果一些资源的松弛度较大，则说明该资源具有一定的闲置容量，决策方案对该资源限制相对较不敏感。

反之，如果一些资源的松弛度较小，则说明该资源的利用率较高，决策方案对该资源限制相对较敏感。

在灵敏度分析中，还可以进行多因素综合分析，研究多个因素同时改变时对最优解的影响。

通过综合分析，可以确定各个因素对最优解的贡献程度，帮助决策者优化决策方案。

总之，灵敏度分析是决策分析中重要的工具，能够评估决策方案的稳定性和可靠性，对于决策者进行决策方案选择具有重要的指导作用。

灵敏度分析应该结合具体的决策问题和决策变量的特征来进行，并且要注意分析结果的合理性和可靠性。

电网络第七章网络的灵敏度分析第七章网络的灵敏度分析网络的灵敏度分析是指对网络中各个节点或边的变化进行分析，以评估网络对这些变化的敏感程度。

通过灵敏度分析，我们能够更好地了解网络中的关键节点和关键边，从而为网络的优化设计和保护提供有力的支持。

本章将介绍网络的灵敏度分析方法和应用，并对其在实际网络中的价值进行探讨。

一、网络的灵敏度分析方法1.1 传统方法传统的网络灵敏度分析方法主要基于线性系统理论，通过计算网络在节点变化或边删除时的响应情况来评估网络的灵敏度。

其中，常用的方法包括雅可比矩阵法、拉普拉斯矩阵法等。

这些方法在对简单网络进行分析时较为有效，但在面对复杂网络时往往会遇到计算复杂性高、求解难度大等问题。

1.2 基于复杂网络理论的方法随着复杂网络理论的发展，越来越多的灵敏度分析方法基于复杂网络理论而提出。

这些方法可以更好地应对复杂网络的特点，包括节点之间的异质性、非线性关系等。

其中，常用的方法包括基于节点介数的方法、基于度中心性的方法、基于小世界网络理论的方法等。

二、网络的灵敏度分析应用2.1 网络优化设计灵敏度分析可以帮助我们识别网络中的关键节点和关键边，从而为网络的优化设计提供指导。

通过对网络的灵敏度进行分析，我们可以发现网络中的薄弱环节，针对这些薄弱环节进行改进，提高网络的鲁棒性和可靠性。

2.2 网络安全防护网络的灵敏度分析在网络安全防护中有着广泛的应用。

通过对网络的灵敏度进行分析，我们可以了解网络中的关键节点和关键边，当这些节点或边受到攻击或破坏时，网络的整体性能会受到较大的影响。

基于这些分析结果，我们可以采取相应的安全策略，加强对网络中的关键节点和关键边的保护，提高网络的抗攻击能力。

2.3 社交网络分析灵敏度分析在社交网络分析中也有着重要的应用。

社交网络中的节点代表人员，边代表人员之间的关系。

通过对社交网络的灵敏度进行分析，我们可以了解社交网络中的核心人物和关键关系，从而更好地理解社交网络的结构和特性，为社交网络的管理和决策提供参考。

第5章灵敏度分析灵敏度分析是指在建立模型之后，通过改变模型中的一个或多个参数，观察模型的输出结果发生的变化程度。

也就是说，灵敏度分析是通过改变输入参数来检测模型对参数变化的敏感程度，从而评估输入参数对模型输出结果的影响。

在实际应用中，灵敏度分析有助于确定模型的输入参数，以及优化模型的结果。

灵敏度分析可以从不同的角度进行分类。

一种常见的分类方法是根据分析的目标，将灵敏度分析分为全局灵敏度分析和局部灵敏度分析。

全局灵敏度分析是通过改变所有参数的取值范围，观察模型输出结果的变化情况，从而评估每个参数对模型输出结果的影响程度。

全局灵敏度分析通常使用敏感性指标来衡量参数对输出结果的贡献程度。

常见的敏感性指标包括Sobol指数、Morris方法和FAST方法等。

这些方法可以通过统计学的方式分析不同参数对模型输出结果的影响程度。

局部灵敏度分析是在给定一个参数值的情况下，通过改变该参数的取值范围，观察模型输出结果的变化情况，从而评估该参数对模型输出结果的影响程度。

局部灵敏度分析通常使用敏感度系数来衡量参数对输出结果的贡献程度。

敏感度系数可以通过计算参数对输出结果的一阶导数或二阶导数来得到。

灵敏度分析在实际应用中有很多的应用场景。

例如，在金融领域中，可以通过灵敏度分析来评估不同投资组合的风险敏感性；在环境领域中，可以通过灵敏度分析来评估不同因素对环境污染的影响程度；在工程领域中，可以通过灵敏度分析来评估不同参数对工程设计的影响程度。

在进行灵敏度分析时，需要注意以下几点。

首先，应该选择合适的参数范围，在整个参数变化范围内均匀地选取参数值。

其次，应该选择合适的敏感性指标或敏感度系数来评估参数的影响程度。

最后，应该进行敏感性分析的可行性研究，确保所选择的参数和指标可以反映真实的模型情况。

总之，灵敏度分析是建立模型之后的一项重要工作，可以通过改变模型中的参数来评估参数对模型输出结果的影响程度。

灵敏度分析可以帮助我们确定模型的输入参数，以及优化模型的结果，在实际应用中具有广泛的应用前景。

灵敏度分析灵敏度分析是一项重要的决策工具，用于评估一个系统对其输入参数变化的敏感程度。

它在不同领域和行业中都有广泛的应用，包括金融、工程、环境等。

本文将详细介绍灵敏度分析的概念、方法和应用，并探讨其在决策过程中的重要性。

灵敏度分析是指通过改变一个或多个输入变量，观察系统输出变量的变化情况，从而确定输入变量对输出变量的影响程度。

它能够帮助我们了解系统的稳定性和可靠性，并得出相应的决策。

灵敏度分析通常与多元回归分析或其他统计模型一起使用，以揭示模型背后的关键因素。

灵敏度分析的方法有很多种，其中最常见的一种是参数灵敏度分析。

参数灵敏度分析通过改变系统输入参数的值，观察输出结果的变化情况，从而确定每个参数对输出结果的影响程度。

这种方法可以帮助我们识别问题中最重要的参数，并为决策提供基础数据。

除了参数灵敏度分析，还有一些其他的灵敏度分析方法，如局部敏感性分析、全局敏感性分析等。

局部敏感性分析通常用于评估系统在输入参数变化的某一特定范围内的敏感性。

全局敏感性分析则可以帮助我们了解整个系统在不同参数组合下的行为。

这些方法的选择取决于具体问题的需求。

灵敏度分析在不同领域和行业中都有广泛的应用。

在金融领域，灵敏度分析可以帮助投资者评估不同投资组合的风险和回报，从而做出更明智的决策。

在工程领域，它可以用于评估系统设计方案的可行性和稳定性。

在环境领域，灵敏度分析可以帮助我们了解环境参数对气候变化或生态系统健康的影响，从而制定相应的保护政策。

灵敏度分析在决策过程中的重要性不言而喻。

通过对系统的关键参数进行分析，我们可以更好地理解系统的行为和性能，从而制定更科学、更有效的决策。

它可以帮助我们识别风险和机遇，并为决策者提供决策依据。

然而，灵敏度分析也存在一些局限性。

首先，它假设系统的行为是线性的，这在实际情况下往往是不成立的。

其次，它无法考虑参数之间的交互作用，这可能导致结果的片面性。

因此，在进行灵敏度分析时，我们应该结合其他分析方法和经验判断，以获得更全面和可靠的结果。

1. （15%）图示电路中，求传递函数iU U s H 0)(=对流控电压源的控制系数2r 变化的灵敏度Hr S 2（分别用直接微分法和伴随网络法），V r 1,52=Ω=i UiU0U +-1题图2. （15%）推导回转器的伴随网络及其灵敏度公式rT∂∂，其中回转器的伏安关系为 ⎩⎨⎧=-=1221ri u ri u ，参考方向与标准二端口网络端口方向相同。

3. （15%）用伴随网络法计算图示电路输出电压U o 对电导的灵敏度（5,4,3,2,1=∂∂j jo G U ）。

2V1/2Ω2A4.（20%）图示电路中10s u V =，1234511()G G G G G S =====Ω，受控源的控制系数分别为2α=，4β=，用伴随网络法求灵敏度,1,2,3,4,5O j I j G ∂=∂，OI α∂∂和OI β∂∂。

5. （20%）图示一端口单口网络中，12R =Ω，22R =Ω，2α=， 12R =Ω，3333112(,)2G S G R R ===Ω。

设单口网络的输入电阻为in R ，用伴随网络法求in 1R R ∂∂、in 3R G ∂∂和in Rα∂∂。

G 5G 4G 3G 1. U S5题图2R 5题图6.（20%）图示电路的转移电阻定义为t R （otsU R I =），试用伴随网络法计算灵敏度(1,2,3,4,5)tjR j G ∂=∂和tR α∂∂。

7.（15%）图示电路中10s u V =，1234511()G G G G G S =====Ω，受控源的控制系数分别为2α=，4β=，用伴随网络法求灵敏度,1,2,3,4,5O j I j G ∂=∂，O Iα∂∂和OI β∂∂。

G 5G 4G 3G U S6题图I s222I I α=12Ω7题图8.（10%）试推导理想变压器的伴随网络及其灵敏度公式Tn∂∂，其中T 为网络函数，n 为变比9. （10%）图示电路的转移电阻定义为t R （o t sU R I =），其中10s I A =。

第七章 网络的灵敏度分析第一节 灵敏度分析的意义p281第二节 灵敏度分析基本概念一．灵敏度 1．p281 定义 2．分类（1） 绝对灵敏度（微分灵敏度）（非归一化灵敏度）xTx T D x Tx ∆∆=∂∂=→∆0lim （式7－2－1） （2） 相对灵敏度（归一化灵敏度）xTx x TTx T T x S T x ln ln ∂∂=∂∂=∂∂=（式7－2－1） （3） 其他灵敏度表示法·xTx S Tx ∂∂=100 （参数变化百分之一时）·xTx S xT x S T x T x∂∠∂=∂∂=∠180100 ·半归一化灵敏度x Tx T xS T Tx ln 0∂∂=∂∂== xT x T T S x Tx ∂∂=∂∂==ln 10·多参数灵敏度（只能用于参数的微小变化） p282)(),(21x T x x x T T n ==)()(21)()()(0000x x H x x x x T x T x T T T --+-⋅∇=-=∆ 较高精度 其中：⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂∂∂=∆n x T x T x T T 21, 3．解析灵敏度公式 p283 （1）2121Tx Tx TT x S S S +=（2）)(121212121T x T x T T x S T S T T T S ++=+ 证明见“书”（3）Tx T xnS S n=（4）Tx T xS S -=1 （5）Tx Tx S S -=1（6）设)()()(ωθωωj e H j H = ，则)()()()(ωθωωωθxH x j H xS j S S += 证明：（补充）θθθθθθθθθθθθθθxH x H x j j H x j j j j j He xS j S xj x S x j He Hex S x e H x H e He x x He He x S j ⋅+=∂∂+=∂∂⋅⋅+=∂∂+∂∂=∂∂=)()( （7）T 是常量，0=Tx S 4．应用p284 例7－2－1（自己看）第三节 伴随网络法（Adjoint Network ）一．概念引入伴随网络目的（1）原网络N ：线性时不变网络，且内部不含独立源。

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接收灵敏度
Rx 是接收（Receive ）的简称。

无线电波的传输是“有去无回”的，当接收端的信号能量小于标称的接收灵敏度时，接收端将不会接收任何数据，也就是说接收灵敏度是接收端能够接收信号最小门限。

接收灵敏度仍然用dBm 表示，通常WiFi 无线网络设备所标识的接收灵敏度（如-83dBm) ，是指在11Mbps 的速率下，误码率（Bit Error Rate ）为10 -5 (99.999%) 的灵敏度水平。

无线网络的接收灵敏度非常重要，例如，发射端的发射能量为100mW 或20dBm 时，如果11Mb 速率下接收灵敏度为－83dBm ，理论上传输的无遮挡视距为15km ，而接收灵敏度为－77dBm 时，理论上传输的无遮挡视距仅为15Km 的一半（7.5km ），或者相当于发射端能量减少了1/4 ，既相当于25mW ，或14dBm
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精品。