一种应用于RBF 神经网络的改进Sobol 敏感性分析方法

摘要

一种应用于RBF神经网络的改进Sobol敏感性分析方法，包括如下步骤：①数据预处理：将历史运行数据中大的离群点数据剔除，确定输入变量和输出变量，确定神经网络的训练样本和测试样本，确定神经网络的拓扑结构；②确定各个输入变量的输入范围；③对输入变量进行拉丁‑超立方采样；④往输入采样中注入“探针变量”；⑤建立起原函数的RBF模型，产生模型输出；⑥利用Sobol进行敏感性分析，产生敏感性分析结果。本发明在训练数据中注入了一组敏感性非常低的“探针变量”，最终结果中敏感性低于“探针变量”的认为低敏感度可以直接剔除，反之可以保留，进一步分析各个变量之间相互影响关系，借此来分析原模型的复杂性和潜在特性。