Aplicación de la teoría de la evidencia para el análisis de sensibilidad seguida de un modelo de incertidumbre del transporte de contaminantes

La simulación de Monte Carlo se utiliza tradicionalmente para el análisis de sensibilidad global mediante el método de matriz de correlación con parámetros inciertos. La incertidumbre puede deberse a la variabilidad o la aleatoriedad o debido a la imprecisión o la falta de claridad. La variabilidad se aborda mediante la función de densidad de probabilidad y la borrosidad se aborda mediante la función de pertenencia (triangular o trapezoidal). A menudo se ha previsto que el análisis de sensibilidad global en presencia de una combinación de ambos tipos de variables (aleatorias y difusas) es un desafío. De hecho, la tarea del análisis de sensibilidad con los parámetros del modelo que son de naturaleza borrosa o imprecisa debido a un conocimiento insuficiente es un desafío. El modelado de la incertidumbre de un sistema físico en el momento del diseño es muy importante para las políticas de toma de decisiones. Pero antes de la incertidumbre, es necesario determinar los parámetros influyentes reales. Se requiere un modelo que tiene innumerables límites inseguros para pasar por el examen de afectación para detectar los límites más significativos. El objetivo de este artículo es explotar la aplicación de la teoría de la evidencia de Dempster Shafer para el análisis de sensibilidad y el modelado de la incertidumbre de un sistema de transporte de contaminantes (por ejemplo, un sistema de transporte de solutos).