安德烈·贾科梅尔·托里;里切利·贝格尼尼;亨利克·马查多·克罗茨;奥马尔·穆罕默德·伊斯梅尔;拉斐尔·霍尔多夫·洛佩兹;莱安德罗·弗莱克·法德尔·米格尔 数学模型比较的全局敏感性分析。 （英语） Zbl 07784396号 计算。申请。数学。 42，第8号，第345号论文，第17页（2023年）. 摘要：选择适当的数学模型是解决许多不同领域问题的关键步骤。当有多个模型可用于表示给定的现象时，选择不当可能会导致精度和效率的损失。在以前的许多工作中都可以找到比较数学模型的著名策略，但很少同时考虑几个参数不确定的模型。在这项工作中，我们提出了一种新的方法来衡量任何给定数量的数学模型之间的相似性，以支持有关模型选择的决策。该策略包括定义一个新的通用模型，该模型由所有候选模型和均匀分布的随机变量组成，随机变量的抽样选择用于评估响应的候选模型。然后进行全局敏感性分析（GSA），以测量响应对该随机变量的敏感性。结果表明了随机环境下数学模型之间的差异程度。我们还证明，当只比较两个模型时，所提出的方法与均方根（RMS）误差有关。提出的方法的主要优点是：（i）问题是在GSA的健全框架中提出的，（ii）如果数学模型之间的差异与参数的不确定性/随机性相比显著，则该方法还可以进行量化，这是单靠RMS误差不可能进行的分析。文中给出了不同学科和复杂度的数值示例，显示了我们可以从所提方法中获得的见解。 MSC公司： 00A71号 数学建模的一般理论 60-08 概率论相关问题的计算方法 62-08 统计问题的计算方法 关键词：模型比较;数值模型;整体敏感性分析;索博尔指数;均方根误差 软件：马斯坦 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.J.Torii}等人，计算。申请。数学。42，第8号，第345号文件，第17页（2023；Zbl 07784396） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿德南，RM；Petroselli，A。；赫达姆，S。；加州桑托斯；Kisi，O.，《使用多种机器学习方法和基于事件的概念模型的短期降雨径流建模》，《随机环境风险评估》，35，597-616（2021）·doi:10.1007/s00477-020-01910-0 [2] 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