基于Sobol方法的全局参数灵敏度分析，并提供了MATLAB编程的具体实现步骤。Sobol方法作为一种基于方向导数的技术，可以有效估计各输入参数对输出函数不确定性贡献率。文中首先简述了Sobol方法的基本原理，接着展示了如何用MATLAB定义目标函数和参数范围，生成Sobol序列，并利用这些序列评估目标函数值，最终计算出各参数的灵敏度指数。最后强调了在实际操作中应注意的问题，如目标函数的选择、Sobol序列的有效性、计算效率与准确性之间的权衡等。 适合人群：从事数学建模、数据分析、系统优化的研究人员和技术人员，尤其是那些需要进行复杂模型参数敏感性研究的人群。 使用场景及目标：适用于需要评估多参数对模型输出影响的场合，如金融风险预测、工程仿真、生物医学研究等领域。目的是为了提高模型精度，优化参数配置，增强决策支持能力。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整。同时提醒使用者注意程序一旦下载不可退换。

KETTLE 全局参数设定 设置一个全局使用的变量 全部的JOB 都可以使用

lsqmultinonlin 多个数据集的非线性最小二乘全局回归 lsqnonlin 的包装函数，它允许使用参数化模型在多个数据集上同时执行全局曲线拟合操作，并尝试估计模型的参数。 . 由于数据集保持不同，它们在拟合过程中可能会也可能不会“共享”参数值。 共享参数时，会为所有数据集计算单个参数值。 lsqmultinonlin 尝试解决以下形式的问题： min sum {FUN(X,beta)-Y}.^2 在关于 beta 的最小二乘意义上，其中 X 和 FUN 返回的值可以是向量。 在这个模型中 FUN=[f1(X,beta);f2(X,beta);...] 请注意，由于同时最小化，收敛可能会很慢 Beta = lsqmultinonlin(FUN,Beta0,X,Y) 从向量 Beta0 开始，找到使 FUN 中的函数适合数据集 Y 的最小 Beta。 FUN接受输入X并返回在X

汽车有限元模型检查标准、推荐单位制、全局检查参数