有22个评价指标,4605个样本,用模糊评价分析模型写一段matlab代码
时间: 2023-08-16 11:09:10 浏览: 42
以下是基于MATLAB语言的模糊评价分析模型代码示例,其中采用了模糊综合评价法。
首先,定义22个评价指标和4605个样本的数据矩阵。
```matlab
% 定义22个评价指标
indicators = {'indicator1', 'indicator2', 'indicator3', 'indicator4', 'indicator5', 'indicator6', 'indicator7', 'indicator8', 'indicator9', 'indicator10', 'indicator11', 'indicator12', 'indicator13', 'indicator14', 'indicator15', 'indicator16', 'indicator17', 'indicator18', 'indicator19', 'indicator20', 'indicator21', 'indicator22'};
% 定义4605个样本的数据矩阵
data = rand(4605, 22);
```
接下来,需要对数据进行归一化处理,将每个指标的取值范围映射到[0, 1]之间。
```matlab
% 归一化处理
for j = 1:22
data(:, j) = (data(:, j) - min(data(:, j))) / (max(data(:, j)) - min(data(:, j)));
end
```
然后,定义模糊评价函数,用于计算每个样本的评价值。
```matlab
% 定义模糊评价函数
function evaluation = fuzzy_evaluation(x, w, data)
% 计算每个样本的评价值
evaluation = zeros(size(data, 1), 1);
for i = 1:size(data, 1)
numerator = 0;
denominator = 0;
for j = 1:22
numerator = numerator + w(j) * x(j) * data(i, j);
denominator = denominator + w(j) * x(j);
end
evaluation(i) = numerator / denominator;
end
end
```
接下来,定义目标函数,用于最小化评价值的方差。
```matlab
% 定义目标函数
function variance = objective_function(x, w, data)
evaluation = fuzzy_evaluation(x, w, data);
variance = var(evaluation);
end
```
然后,定义约束条件,确保权重系数之和为1。
```matlab
% 定义约束条件
function [c, ceq] = constraint(x)
c = sum(x) - 1.0;
ceq = [];
end
```
最后,利用fmincon函数进行优化求解。
```matlab
% 初始化权重系数
x0 = ones(22, 1) / 22;
% 定义优化问题
problem.objective = @(x) objective_function(x, x0, data);
problem.x0 = x0;
problem.Aeq = [];
problem.beq = [];
problem.lb = zeros(22, 1);
problem.ub = ones(22, 1);
problem.nonlcon = @constraint;
% 求解优化问题
[x, fval] = fmincon(problem);
% 打印结果
disp('最优权重系数为:');
disp(x);
```
通过以上代码,我们可以得到22个指标的最优权重系数,用于进行模糊综合评价。