实现云模型评估的matlab代码

云模型评估是一种基于模糊数学理论的评估方法，可以用于处理不确定性的问题。下面是一个简单的云模型评估的Matlab代码示例：

% 生成云隶属函数
x = 0:0.01:1; % 自变量范围
a = 0.3; % 云隶属函数的起点
b = 0.7; % 云隶属函数的顶点
c = 1; % 云隶属函数的终点
alpha = 2; % 云的切变参数
y = (x-a).^alpha .* (b-x).^alpha .* (c-x).^alpha;

% 可视化云隶属函数
plot(x, y);
xlabel('x');
ylabel('Membership Value');
title('Cloud Membership Function');

% 生成随机样本
n = 100; % 样本数量
minVal = 0; % 样本取值范围的最小值
maxVal = 1; % 样本取值范围的最大值
samples = minVal + (maxVal - minVal) * rand(n, 1);

% 计算样本的云隶属度
cloudiness = zeros(n, 1); % 初始化云隶属度数组
for i = 1:n
    if samples(i) < a
        cloudiness(i) = 0;
    elseif samples(i) < b
        cloudiness(i) = (samples(i)-a) / (b-a);
    elseif samples(i) < c
        cloudiness(i) = (c-samples(i)) / (c-b);
    else
        cloudiness(i) = 0;
    end
end

% 可视化样本的云隶属度
figure;
scatter(samples, cloudiness);
xlabel('Sample');
ylabel('Cloudiness');
title('Cloudiness of Samples');

% 计算云模型评估结果
average = mean(cloudiness); % 平均值
disp(['Average cloudiness: ' num2str(average)]);

variance = var(cloudiness); % 方差
disp(['Cloudiness variance: ' num2str(variance)]);

该代码首先生成一个云隶属函数，然后生成一组随机样本，并计算每个样本的云隶属度。最后，计算样本的平均值和方差作为云模型评估的结果。