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Parameter and forcing uncertainty propagation and sensitivity analysis for EPA SWMM. Use when an agent needs to (1) propagate parameter uncertainty through SWMM (fuzzy alpha-cut or Monte Carlo), (2) quantify hydrograph envelopes or output entropy without treating the run as calibration, (3) screen which parameters matter using OAT / Morris elementary-effects / Sobol' indices, (4) generate a rainfa
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SWMM Uncertainty
What this skill provides
User-defined fuzzy membership functions for SWMM parameters. Baseline-aware triangular fuzzy numbers, where the current model value is the default triangle peak. Alpha-cut transformation from fuzzy membership functions to parameter intervals. LHS, random, or boundary sampling inside each alpha-cut interval. Monte Carlo parameter sampling for prior or calibration-informed probability distributions. Normal/lognormal/truncated-normal/unif
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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