發(fā)布時(shí)間：2021-07-07 20:10

　　隨著綠色發(fā)展成為一項(xiàng)全球性的活動(dòng),許多政府開(kāi)始采取環(huán)境稅以促進(jìn)綠色發(fā)展.然而,鮮有研究對(duì)環(huán)境稅和綠色發(fā)展之間復(fù)雜的相互關(guān)系進(jìn)行嚴(yán)格的量化.本文建立一個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)模型,定量分析我國(guó)綠色發(fā)展在不同環(huán)境稅情景下的演化規(guī)律,并且運(yùn)用非線性動(dòng)力學(xué)理論研究該模型的動(dòng)力學(xué)行為和超混沌控制問(wèn)題.研究結(jié)果有助于認(rèn)清各個(gè)因素對(duì)我國(guó)綠色發(fā)展的影響程度,并采取合理措施促進(jìn)綠色發(fā)展.本研究的具體內(nèi)容如下:（1）運(yùn)用動(dòng)力系統(tǒng)模型分析我國(guó)綠色發(fā)展的演化規(guī)律.首先,綠色發(fā)展的核心是在不減緩經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)提高資源利用率、降低污染排放.因此,本文選取資源消耗、GDP、污染排放和環(huán)境稅作為狀態(tài)變量,建立四維動(dòng)力系統(tǒng)模型,即綠色發(fā)展系統(tǒng).其次,根據(jù)耗散性分析和Routh-Hurwitz定理分析其穩(wěn)定性,并通過(guò)Lyapunov指數(shù)譜和分岔圖表明該系統(tǒng)存在不同的動(dòng)力學(xué)行為:混沌、極限環(huán)和平衡點(diǎn).然后,以中國(guó)為例,基于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒獲取所需數(shù)據(jù),并采用線性求和以及層次分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,接著使用遺傳算法辨識(shí)得到實(shí)際參數(shù).最后,為了量化環(huán)境稅對(duì)綠色發(fā)展的影響,本文引入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、資源強(qiáng)度和污染強(qiáng)度三個(gè)量化指標(biāo),通過(guò)量化指標(biāo)的演化來(lái)反映... 

【文章來(lái)源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

環(huán)境稅背景下綠色發(fā)展系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)分析圖2.1:混沌控制理論的整體框架Fig.2.1:Theoverallframeworkofchaoscontroltheory自適應(yīng)控制能夠在不確定的條件下通過(guò)Lyapunov穩(wěn)定性理論抑制混沌的出現(xiàn),構(gòu)造Lyapunov函數(shù)V(x,t)判斷系統(tǒng)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的穩(wěn)定性,得到下面的定理:定理2.1.[64]考慮動(dòng)力系統(tǒng)(2.2),對(duì)于t,有f(0,t)=0,則(1)存在正定函數(shù)η(t0,t1)=∫t1t0ωT(t)y(t)dt≥γ20,t1>t0,γ20>0.(2.8)(2)˙V(x,t)負(fù)定,即˙V(x,t)<0平衡點(diǎn)xc=0是漸進(jìn)穩(wěn)定的.(3)xc=0漸進(jìn)穩(wěn)定且當(dāng)∥x∥→∞時(shí),有˙V(x,t)→∞xc=0是全局漸進(jìn)穩(wěn)定的.2.3遺傳算法遺傳算法(GeneticAlgorithms,GA)是一種優(yōu)化程序,最初用于模擬生物進(jìn)化中的自然選擇.GA針對(duì)優(yōu)化問(wèn)題的候選解的總體向著更好的解發(fā)展,每個(gè)候選解都有一組可以突變或變化的基因型.GA會(huì)先初始化一組解,然后通過(guò)復(fù)制、變異、交叉、求反和選擇運(yùn)算符來(lái)對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)[65].作為一種高效啟發(fā)式搜索算法,GA已經(jīng)遍及在參數(shù)辨識(shí)、圖像處理和控制優(yōu)化等許多領(lǐng)域.圖2.2是遺傳算法的流程框圖.其具體步驟[66]如下:Step1:初始化種群Q(t0),隨機(jī)生成染色體編碼;Step2:計(jì)算初始個(gè)體的適應(yīng)度;Step3:判斷是否滿足程序終止條件.若滿足,則終止程序;若未滿足,則將滿足適應(yīng)度的個(gè)體組成新的種群;Step4:計(jì)算新個(gè)體的適應(yīng)度;Step5:再次更新種群,得到下一代種群Q(t+1);Step6:記錄最優(yōu)個(gè)體及其適應(yīng)度;12

江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文Step7:判斷是否滿足終止條件.若滿足,則終止程序;若不滿足,則回到Step4.圖2.2:遺傳算法流程圖Fig.2.2:Theflowchartofgeneticalgorithm本研究根據(jù)遺傳算法的流程對(duì)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí).以系統(tǒng)(2.1)為例,已知系統(tǒng)的狀態(tài)變量,那么我們可以采用遺傳算法辨識(shí)出系統(tǒng)的參數(shù)λ.首先,系統(tǒng)(2.1)可重寫為向量形式:˙X(t)=f(X(t),λ),(2.9)其中X表示系統(tǒng)的狀態(tài),λ是系統(tǒng)參數(shù).接著,將上式離散化:X(k+1)=X(k)+f(X(k))=F(X(k),λ).(2.10)最后,系統(tǒng)(2.1)的參數(shù)辨識(shí)等同于下面的非線性最優(yōu)化問(wèn)題:min12T∑k=1∥X(k+1)F(X(k),λ)∥2,s.t.λ>0.(2.11)因此,GA可用于本文第三章中的參數(shù)辨識(shí).13

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]四維超混沌Qi系統(tǒng)的反饋控制[J]. 莊科俊.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2014(03)
[3]基于Lyapunov穩(wěn)定性理論的模型參考自適應(yīng)控制[J]. 羅勝琪.  硅谷. 2011(17)
[4]靈敏度方法在電力系統(tǒng)分析與控制中的應(yīng)用綜述[J]. 苗峰顯,郭志忠.  繼電器. 2007(15)
[5]動(dòng)力系統(tǒng)簡(jiǎn)介[J]. 文蘭.  數(shù)學(xué)進(jìn)展. 2002(04)

博士論文
[1]一類新型節(jié)能減排系統(tǒng)的分析和應(yīng)用[D]. 方國(guó)昌.江蘇大學(xué) 2013

碩士論文
[1]混沌系統(tǒng)的同步控制方法研究[D]. 于世萌.哈爾濱理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3270288