小生基于原始数据建立一个神经网络，之后将神经网络视为一个函数，通过sobol分析数据中响应对各输入参数的敏感度。
想求助各位大神：
sobol中model要求是一个函数或者一个预测方法，对应AMORE中表述是什么


library(AMORE)
library(sensitivity)
input=read.csv("28.csv")
T=read.csv("t.csv")
net <- newff(n.neurons=c(29,5,2,1), learning.rate.global=1e-2, momentum.global=0.5,
error.criterium="LMS", Stao=NA, hidden.layer="tansig",
output.layer="purelin", method="ADAPTgdwm")
result <- train(net, input, T, error.criterium="LMS", report=TRUE, show.step=100, n.shows=5 )
y <- sim(result$net, input)
summary(result)
plot(y, col="blue", pch="+")
par(new=TRUE)
plot(T)

n <- 1000
X1 <- data.frame(matrix(runif(29 * n,min=-1,max=1), nrow = n))
X2 <- data.frame(matrix(runif(29 * n,min=-1,max=1), nrow = n))
summary(X1)
summary(X2)
library("sensitivity")
m <- sobol(model=result$net,X1=X1,X2=X2,oder=2,nboot=100)
print(z)
plot(z)