R灵敏度包（fast99）

我想在R的灵敏度包中使用fast99（）进行全局灵敏度分析。只是为了让你知道我正在尝试做什么，这里是我为示范：R灵敏度包（fast99）

library(sensitivity) 
factors <- c("x1", "x2", "x3") 
modelRun <- function (Input) { 
    (Input[,1]-0.5)*2 + (Input[,2]+1)*5 + (Input[,3]-0.2)*3 
} 
test <- fast99(modelRun, factors, n = 1000, q.arg=list(min=0, max=2))

与试验结果如下：

> test 

Call: 
fast99(model = modelRun, factors = factors, n = 1000, q.arg = list(min = 0, max = 2)) 

Model runs: 3000 

Estimations of the indices: 
    first order total order 
x1 0.1053816 0.1061664 
x2 0.6572669 0.6593234 
x3 0.2368125 0.2388793

我现在可以用这样一段话量X2是关键变量。

我的问题是：我可以在读取txt文件作为输入参数的黑盒模型上实现fast99（）吗？例如：

factors <- c("x1", "x2", "x3") 
newModel <- function(Input) { 
    params <- readLines("inputtext.txt") 
    params[17] <- toString(Input[,1]) 
    params[23] <- toString(Input[,2]) 
    params[25] <- toString(Input[,3]) 
    writeLine(params, "inputtext.txt") 

    source("blackboxmodel.R") # this model then reads inputtext.txt file as input parameters 
    y <- read.csv("output.csv") 
    return(y$results) 
} 

library(sensitivity) 
test <- fast99(newModel, factors, n = 10, q.arg=list(min=0, max=2))

我有更多的参数，我的代码是非常庞大的，所以我使用的是精简版的这篇文章。当我运行它时，模型会停止，因为我认为它将所有10个样本矢量化并将它们传递给文本文件。

而不是什么，我需要这样的文本行：

"x1 = 1"

我得到

"x1 = 1, 1.4, 1.8, 1.8, 1.4, 1, 0.6, 0.2, 0.2, 0.6, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN"

由于文本文件具有变量X1（和变量作为休息多个值好吧），黑匣子模型停止运行。

我没有设计黑盒模型，所以我通过模型迭代的唯一方法是更改文本文件。如何通过将这些参数传递给纺织品来使用fast99（）？

来源

2015-06-09 Dufresne

好的。我想出了如何使用sobol（）而不是fast99（）将示例参数传递给txt。

newModel <- function(Input) { 
for (i in 1:nrow(Input)) { 
    params <- readLines("inputtext.txt") 
    params[17] <- toString(Input[i,1]) 
    params[23] <- toString(Input[i,2]) 
    params[25] <- toString(Input[i,3]) 
    writeLine(params, "inputtext.txt") 

    source("blackboxmodel.R") # this model then reads inputtext.txt file as input parameters 
    y <- read.csv("output.csv") 
    } 
    return(y$results) 
} 

library(sensitivity) 
n <- 100 
x1 <- data.frame(matrix(runif(3*n, min = 0.1, max = 2), nrow=n)) 
x2 <- data.frame(matrix(runif(3*n, min = 0.1, max = 2), nrow=n)) 

results <- sobol(model=newModel, X1=x1, X2=x2, order=2, nboot=100)

我现在遇到的问题是blackboxmodel.R在经过几次迭代之后会出现问题。这是模型设计的一个问题，我无法知道需要解决什么问题。

鉴于我的情况，是否有办法在单个数据框中对结果和输入参数进行制表并对其执行某种灵敏度分析？至少这样，我可以手动运行黑盒模型并建立一个表格。

来源

2015-06-10 14:22:05 Dufresne

R灵敏度包（fast99）

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