基于变权理论和灰色云模型的海岛旅游地生态安全评价附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

海岛旅游地特点与挑战：

• 生态系统高度脆弱，面积小、资源有限、自我修复能力弱

• 旅游开发强度不断加大，面临气候变化与人类活动双重压力

• 传统评价方法 (常权 + 硬划分) 难以捕捉生态安全动态演化与不确定性

核心问题：

1. 静态权重缺陷

   ：无法反映指标恶化时的 "一票否决" 效应

2. 评价标准模糊性

   ：安全与不安全间应为渐变过程，非简单二分

二、理论基础与模型构建

1. 变权理论

核心思想：指标权重随状态值变化而动态调整，对 "短板" 指标实施 "惩罚"

• 惩罚型状态变权函数

• w(x) = w₀·s(x)/∑(w₀·s(x))，其中s(x)=[1+α(1-x)]⁻¹ (α>0为惩罚因子)
  当指标状态值 x 越低，权重 w (x) 越大，放大负面影响，提升预警能力

2. 灰色云模型

创新点：融合模糊性与随机性，实现定性 - 定量自然转换

• 数字特征

  ：期望 Ex (中心值)、熵 En (模糊度)、超熵 He (不确定度)

• 隶属度计算

  μ = exp(-(x-Ex)²/(2En'²))，其中En'~N(En,He²)

生成云滴 (x,μ)，反映评价的随机性与模糊性

3. 评价框架整合

CSAED 模型指标体系：

• 承载力

  ：环境容量、资源供给能力 (如水质达标率、生态用地比例)

• 支持力

  ：基础设施、管理水平 (如污水处理率、环保投资)

• 吸引力

  ：景观质量、旅游体验 (如植被覆盖率、游客满意度)

• 延续力

  ：生态恢复、文化传承 (如生态修复率、文化遗产保护)

• 发展力

  ：经济可持续、社区参与 (如旅游收入占比、居民支持度)

⛳️ 运行结果

数据初始化完成：38个指标，275份问卷

=== 信度和效度检验 ===

信度检验 - Cronbach's α系数: -0.059

效度检验 - KMO值: 0.482, Bartlett检验p值: 0.7306

=== 确定评价指标混合权重 ===

计算AHP主观权重...

计算灰色关联加权权重...

计算CRITIC客观权重...

计算组合权重...

组合权重系数: η=0.3333, μ=0.6667

部分指标权重结果:

指标 主观权重 客观权重 组合权重

A11 0.055 0.026 0.036

A12 0.006 0.026 0.020

A13 0.048 0.027 0.034

A14 0.022 0.027 0.025

A15 0.011 0.026 0.021

A16 0.012 0.027 0.022

A17 0.002 0.027 0.018

=== 构建改进云物元模型 ===

计算标准云模型特征值...

标准云模型等级特征参数:

等级 等级界限 Ex En He

非常不满意 [1.0,1.5] 1.25 0.07 0.01

不太满意 [1.5,2.5] 2.00 0.14 0.01

一般 [2.5,3.5] 3.00 0.14 0.01

满意 [3.5,4.5] 4.00 0.14 0.01

非常满意 [4.5,5.0] 4.75 0.07 0.01

计算评价指标云隶属度...

部分指标云隶属度:

指标 非常不满意 不太满意 一般 满意 非常满意 评价结果

A11 0.0030 0.0385 0.2683 0.0258 0.0027 一般

A12 0.0000 0.0353 0.3156 0.0270 0.0000 一般

A13 0.0002 0.0279 0.2730 0.0384 0.0000 一般

A14 0.0000 0.0444 0.2733 0.0555 0.0001 一般

A15 0.0000 0.0471 0.2525 0.0335 0.0019 一般

A16 0.0000 0.0494 0.2593 0.0371 0.0000 一般

A17 0.0000 0.0408 0.2610 0.0349 0.0000 一般

=== 满意度综合评价 ===

综合评判向量 Z: [0.0031 0.0496 0.2379 0.0620 0.0015 ]

特征值 r: 3.0271

迭代后期望值 E_xr: 3.0271

迭代后标准差 E_wr: 0.0002

置信度因子 θ: 0.0001

最终评价结果: 一般

=== 生成可视化结果 ===

=== 详细结果分析 ===

根据综合评价结果，可以得出以下结论:

1. 综合评价值为3.0271，对应评价等级为"一般"

2. 置信度因子θ=0.0001，表明评价结果具有较高的可信度

3. 从权重分布看，指标A1具有最高权重(0.036)

4. 需要重点关注云隶属度较低的指标，改进训练质量

复现完成！所有图表已生成。

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📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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