基于混沌时间序列的高速铁路环境成本估算研究

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1、密级：公开管理学硕士学位论文基于混沌时间序列的高速铁路环境成本估算研究ResearchontheEstimationMethodsoftheEnvironmentalCostofHigh-speedRailwayBasedonChaoticTimeSeries培养单位：经济管理学院专业：管理科学与工程研究生：吕倩指导教师：张小平教授二〇一六年六月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得石家庄铁道大学

2、或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：摘要近年来随着我国高速铁路的快速发展，高速铁路的建设和运营成为基础建设的重点。高速铁路在迅猛发展的同时，对于环境也必然产生一定的影响。在建设和运营过程中，会导致如生态环境问题、噪声环境污染、振动环境问题、大气环境污染、固体废弃物污染以及电磁环境污染等一系列的环境问题。环境问题对于人民生活和社会发展具有长远影响，如何保护生态环境，预防和降低可能会出现的环境问题是社会关注的重点。在高速铁路项目可行性研究期和决策期，就

3、需要依据区域生态系统环境特征，进行环境成本归类，确定环境成本计算内容，估算环境成本。为应对环境负外部性，合理配置社会资源；为高速铁路环境成本的估算提供准确和可靠的预测方法；为后续高速铁路的建设和运营提供客观的理论和实践参考，是本文的研究出发点。本文以建立高速铁路环境成本估算方法为目的，对高速铁路环境成本计算内容进行深入研究和探讨，在此基础上，结合全生命周期显著性成本理论，选取混沌时间序列建立估算模型。首先，通过对高速铁路环境成本计算内容进行分析和研究，构建高速铁路全生命周期环境成本计算内容体系。其次，借鉴已完工和已开通运营的高速铁路项目进行高速

4、铁路环境成本原始数据的收集和整理工作。运用显著性理论对数据进一步挖掘，建立高速铁路全生命环境成本数据库。最后，运用混沌时间序列构建预测模型，并以实际数据进行训练，结果表明该模型具有准确性和适应性，可以显著提高估算的精确性。高速铁路环境成本及其估算方法的研究，对衡量高速铁路的经济效益和社会效益具有重要意义。关键词：高速铁路；全生命周期；显著性成本理论；成本计算内容；混沌时间序列AbstractRecentlyyears,withtherapiddevelopmentofhigh-speedrailway,theconstructionandope

5、rationofhigh-speedrailwayhasbeenmoreandmoreimportantintheinfrastructureconstructioninourcountry.Atthesametime,theremustbesomeinevitablyeffectonenvironment,suchasecologicalenvironmentproblems,thenoisepollution,thevibrationpollution,theatmosphericpollution,thesolidwasteandelec

6、tromagneticenvironmentpollution.Thereisafar-reachingimpactonpeople'slifeandsocialdevelopmentbytheenvironmentproblems.Howtoprotecttheecologicalenvironmentandhowtopreventandreducetheenvironmentpollutionhasgotthesocialattention.Intheprojectfeasibilitystudystageanddecisionstageo

7、fhigh-speedrailway,weneedtoclassifytheenvironmentalcostsbasedonregionalecosystemenvironmentcharacteristics,determinetheenvironmentalcostcalculationcontentandestimatetheenvironmentalcosts.Thestartingpointofthispaperistopreventthenegativeexternalityofenvironmentandallocationth

8、esocialresourcesrationally,toprovideaccurateandreliablepredictionmethodinth