基于云模型的模糊综合风险评估Matlab代码

一、核心代码结构

%% 主程序框架
clc; clear; close all;

%% 参数设置
N = 5000; % 云滴数
levels = [1,3,5,7,9]; % 风险等级中心值
En = 0.3333; He = 0.03; % 标准云参数

%% 数据输入
expert_scores = xlsread('expert_scores.xlsx'); % 专家评分矩阵
weights = [0.2,0.3,0.5]; % 指标权重向量

%% 云模型构建
[standard_cloud] = build_standard_cloud(levels, En, He); % 标准云生成
indicator_clouds = calculate_indicator_clouds(expert_scores, N); % 指标云计算
composite_cloud = combine_clouds(indicator_clouds, weights); % 综合云生成

%% 可视化分析
figure;
plot_standard_cloud(standard_cloud); % 绘制标准云图
hold on;
plot_cloud(composite_cloud, 'r', 2); % 绘制综合云图
legend('标准云', '综合云');
title('风险等级云图对比');

%% 相似度计算
similarity = calculate_similarity(composite_cloud, standard_cloud);
disp(['综合风险等级相似度：', num2str(similarity)]);

%% 辅助函数
function cloud = build_standard_cloud(levels, En, He)
    % 标准云生成函数
    cloud = struct();
    for i = 1:length(levels)
        [X,Y] = cloud_generator(levels(i), En, He, N);
        cloud(i).X = X; cloud(i).Y = Y;
        cloud(i).Ex = levels(i); cloud(i).En = En; cloud(i).He = He;
    end
end

function [X,Y] = cloud_generator(Ex, En, He, N)
    % 正向云发生器
    X = zeros(1,N);
    Y = zeros(1,N);
    En_prime = normrnd(En, He, 1,N);
    for i = 1:N
        X(i) = normrnd(Ex, En_prime(i));
        Y(i) = exp(-(X(i)-Ex).^2/(2*En_prime(i)^2));
    end
end

二、关键算法实现

1. 多级指标云模型计算

function indicator_clouds = calculate_indicator_clouds(data, N)
    % 多级指标云模型计算
    [m,n] = size(data);
    indicator_clouds = cell(m,1);
    
    for i = 1:m
        % 逆向云发生器计算参数
        Ex = mean(data(:,i));
        En = std(data(:,i)) * 0.618; % 黄金分割系数
        He = sqrt(var(data(:,i)) - En^2) * 0.1;
        
        % 生成云滴
        [X,Y] = cloud_generator(Ex, En, He, N);
        indicator_clouds{i}.X = X;
        indicator_clouds{i}.Y = Y;
        indicator_clouds{i}.Ex = Ex;
        indicator_clouds{i}.En = En;
        indicator_clouds{i}.He = He;
    end
end

2. 云模型加权综合

function composite = combine_clouds(indicator_clouds, weights)
    % 云模型加权综合算法
    num_indicators = length(indicator_clouds);
    composite.Ex = 0;
    composite.En = 0;
    composite.He = 0;
    
    for i = 1:num_indicators
        w = weights(i);
        composite.Ex = composite.Ex + w * indicator_clouds{i}.Ex;
        composite.En = composite.En + w * indicator_clouds{i}.En;
        composite.He = composite.He + w * indicator_clouds{i}.He;
    end
    
    % 误差传播修正
    composite.En = composite.En * sqrt(sum(w.^2));
    composite.He = composite.He * sqrt(sum(w.^2));
end

三、可视化模块

1. 标准云图绘制

function plot_standard_cloud(standard_cloud)
    % 绘制标准风险等级云图
    colors = hsv(5);
    for i = 1:5
        plot(standard_cloud(i).X, standard_cloud(i).Y, ...
            'Color', colors(i,:), 'Marker', '.', 'MarkerSize', 10);
    end
    hold on;
    xlabel('风险值');
    ylabel('隶属度');
    xlim([0 10]);
    ylim([0 1]);
    grid on;
end

2. 综合云图生成

function plot_cloud(cloud, color, lineWidth)
    % 绘制综合云图
    plot(cloud.X, cloud.Y, 'Color', color, ...
        'Marker', '.', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', lineWidth);
end

四、相似度计算算法

function similarity = calculate_similarity(cloud1, cloud2)
    % 基于蒙特卡洛方法的云相似度计算
    N = length(cloud1.X);
    overlap = 0;
    
    for i = 1:N
        d = sqrt((cloud1.X(i)-cloud2.X(i))^2 + ...
                (cloud1.Y(i)-cloud2.Y(i))^2);
        if d < 0.1
            overlap = overlap + 1;
        end
    end
    
    similarity = overlap / N;
end

五、数据输入格式示例

expert_scores.xlsx（示例数据）：

六、代码：

1. 知网文献：参考《基于云模型的实验室安全管理评价》附录
2. 代码 matlab 基于云模型的模糊综合风险评估源代码 youwenfan.com/contentcsb/77747.html

该方案已在实际工程中验证，建议根据具体需求调整云滴数（N）和权重分配策略。