一、研究背景
化工园区作为危险化学品集中区域，其安全风险评估是预防重大事故的关键。传统评估方法常依赖专家经验，存在主观性强、不确定性处理不足等问题。本研究基于组合赋权法（BWM + CRITIC） 与 可拓云理论，构建一种能够融合主客观信息、处理模糊性与随机性的综合风险评估模型，提高评估的科学性与可靠性。
二、主要功能
- 数据整合：支持模拟数据与专家评分输入。
- 组合权重计算：融合BWM（主观）与CRITIC（客观）法，动态调整权重系数。
- 可拓云风险评估：通过云模型生成隶属度矩阵，量化指标与风险等级的关系。
- 可视化分析 ：
- 权重对比图、曲线图、三维云图、隶属度热力图。
- 风险评估仪表盘、雷达图、饼图、3D曲面图。
- 智能输出：生成详细评估报告与风险管控建议。
三、算法步骤
- 数据准备：定义19项评估指标，生成模拟数据与专家评分。
- 权重计算 ：
- CRITIC法（客观）：基于数据标准差与指标冲突性。
- BWM法（主观）：使用给定权重。
- 组合赋权：根据差异度动态融合主客观权重。
- 可拓云建模 ：
- 设定各指标云参数（期望Ex、熵En、超熵He）。
- 计算隶属度矩阵，生成综合评判向量。
- 基于最大隶属度或特征值确定风险等级。
- 结果可视化：绘制多维度图表，展示权重、隶属度、风险分布。
- 输出：输出风险评估结果与管理建议。
四、技术路线
数据输入 → 权重计算（BWM + CRITIC） → 组合赋权 → 可拓云模型 → 隶属度计算 → 风险评估 → 可视化输出 五、公式原理
1. CRITIC权重公式：
信息量=σj×∑k=1n(1−∣rjk∣) \text{信息量} = \sigma_j \times \sum_{k=1}^n (1 - |r_{jk}|) 信息量=σj×k=1∑n(1−∣rjk∣)
wj=信息量j∑信息量 w_j = \frac{\text{信息量}_j}{\sum \text{信息量}} wj=∑信息量信息量j
其中 σj\sigma_jσj 为指标标准差，rjkr_{jk}rjk 为指标间相关系数。
2. 可拓云隶属度函数：
μ(x)=exp(−(x−Ex)22(En′)2) \mu(x) = \exp\left(-\frac{(x - Ex)^2}{2(En')^2}\right) μ(x)=exp(−2(En′)2(x−Ex)2)
En′∼N(En,He2)En' \sim N(En, He^2)En′∼N(En,He2)，引入随机性反映不确定性。
3. 综合评判向量：
Z=w×M Z = w \times M Z=w×M
www 为组合权重向量，MMM 为隶属度矩阵。
六、参数设定
- 风险等级：5级（很低、低、中等、高、很高）。
- 云参数（Ex, En, He）：根据指标类别分别设定（如危险品类、距离类、管理类）。
- 组合系数 ：根据主客观权重差异度动态调整α=0.3 0.7，β=0.7 0.3α=0.3~0.7，β=0.7~0.3α=0.3 0.7，β=0.7 0.3。
- 迭代次数：500次（云模型随机抽样）。
七、运行环境
- 平台：MATLAB（建议 R2018a 及以上）。
- 依赖工具：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于正态分布生成、相关系数计算）。
八、应用场景
- 化工园区安全评级：定期评估园区整体风险水平。
- 应急预案制定：根据风险等级调整管控措施。
- 安全投入决策：识别高风险指标，优化资源分配。
- 园区对比分析：多园区横向风险评估与排序。
- 教学与科研：用于风险评估方法教学、模型验证与算法改进。
总结
该模型通过组合赋权 平衡主客观权重，利用可拓云理论处理评估中的模糊性与随机性，结合丰富的可视化手段，为化工园区提供了一套系统、科学、直观的安全风险评估工具。适用于政府监管、企业自查、第三方评估等多种场景，具有较强的实用性与可扩展性。