高铁工程建设周期长、投资规模大，因建设标准不同、地形地质条件复杂、经济环境不稳定等原因造成其影响因素具有明显的随机性、自组织、自相似、非平衡性等特点。国内外学者针对铁路单项工程成本影响因素研究较多，如何英南结合工程实例运用层次分析法、LCCA等方法对影响高铁隧道、桥梁、站房全生命成本影响因素进行研究分析；雷培军从高铁建设环境、建设模式、建设条件、工程规模、工程技术标准等角度提出了针对高铁投资估算与成本控制等相关影响因素；牟盈盈主要结合工程实例从不同层面分析铁路工程造价的影响因素。综上所述，专门针对高铁全生命周期成本影响因素的研究相对较少，而且目前研究者多数是就高铁建设中的单项工程成本影响因素进行研究，国内外很多学者将ISM(Interpretative Structural Model，ISM)模型运用在不同领域的影响因素挖掘方面，但鲜有运用解释结构模型对高铁全生命周期成本影响因素深入挖掘，识别各影响因素的层次关系及影响作用机理。本文主要立足高铁工程投资决策可行性研究阶段，重点识别与挖掘高铁全生命周期关键影响因素及分析其作用机理，为高铁全生命成本控制提供决策依据，并为高铁全生命周期成本智能估算数据库建设提供重要参考。

为了较准确识别高铁工程全生命周期成本影响因素，本文首先通过查阅文献的方法，对相应成本影响因素进行挖掘统计，然后运用问卷调查法与专家访谈法对高铁工程全生命周期成本影响因素进行深入筛选整理。

采用文献分析法主要从中国知网、万方、维普、Web of Science核心合集等数据库进行搜集，通过相应文献检索，发现相关研究较少，最终筛选出20篇有重要参考价值的文献。高铁的影响因素错综复杂，总体可从项目管理过程、管理要素、和各参与方三个维度进行划分，如图1所示。

为了重点分析各参与方在高铁全生命期成本控制中的重要影响，本文从各参与方的维度出发，通过认真阅读相应文献，整理并汇总出高铁工程全生命周期成本影响因素6个一级指标和28个二级指标，如表1所示。

通过文献法对相应影响因素进行汇总梳理后，采用问卷调查法进一步筛选高铁工程全生命周期成本关键影响因素。采用线上调研方式进行，问卷主要由三部分组成，第一部分为调研问卷相关说明部分；第二部分为被调查者基本信息，包括受访者单位名称、学历、职称、工作年限等；第三部分采用封闭式答题形式，主要运用李克特5分量表法对列影响因素打分，各因素依据其影响程度大小依次量化为5、4、3、2、1分。本次问卷发放涉及相关政府单位、建设单位、设计单位、施工单位、运营单位，材料设备供应商单位以及高校教师相关专业研究人员，最终共收集到255份有效问卷，收集到的各参与方有效问卷情况如图2所示。

运用SPSS软件对问卷进行信度与效度检验，计算结果表明其信度、效度满足要求。如果90%以上专家认为重要程度在4分以上，则认定其为关键影响因素。将运维管理信息化水平及智能化程度统一归并为运维管理水平，最终确定关键影响因素如表2所示。

为了清楚分析出这些关键影响因素间的逻辑关系以及层次结构，运用解释结构模型(ISM)对其进行分析，ISM方法的基本工作步骤如图3所示。首先收集和推断问题的构成要素，通过专家讨论确定因素间的二元关系，形成初步意识模型，在此基础上，对意识模型进行定量化，构建邻接矩阵，根据要素间关系的传递性，通过矩阵运算，达到可达矩阵，对可达矩阵进行分解、缩约和简化处理，最终形成递阶结构模型图。

本文主要通过专家访法确定各因素之间的影响关系，如果95%以上的专家认为因素S_i对因素S_j有影响，则认为因素S_i对因素S_j有直接影响关系，否则认为S_i对因素S_j没有直接影响关系，结合以上结论，运用邻接矩阵对影响关系进行表达。

将高铁成本影响因素视作一个系统，它包括了S_j(i=1，2，…，14)等16个组成因素，邻接矩阵A=[a_ij]_16×16，用a_ij表示影响因素之间的逻辑关系，当a_ij为1时，表示因素S_i和对S_j有影响关系：用1表示；当用a_ij为0时；表示因素S_i不能直接影响因素S_j；另外，邻接矩阵中因素S_i对角线上单元格记为0，由此可得16个关键影响因素的邻接矩阵，见式(1)。

可达矩阵是表示一个因素能否通过其他因素间接作用与另一个因素之间建立到达的路径。依据布尔矩阵运算规则，当矩阵邻接矩阵A满足(A+I)^K-1≠(A+I)^K=(A+I)^K+1时，(A+I)^K-1即为所求可达矩阵M，运用MATLAB平台计算可达矩阵，结果见式(2)。

求得可达矩阵后，可结合可达矩阵对各影响因素进行层次划分。通过可达矩阵可求得各因素的可达集和先行集，可达集用R(S_i)表示，是指从S_i出发所有可到达因素的集合；先行集用A(S_i)表示，是指所有可能达到S_i的因素的集合。同时可求得可达集R(S_i)以及先行集A(S_i)的交集，用C(S_i)表示。由以上可达矩阵可求得高铁全生命周期造价影响因素可达集R(S_i)、先行集A(S_i)以及两者交集C(S_i)，见表3。

当可达集R(S_i)与交集C(S_i)与完全相同时，相应影响因素划为同一层影响因素，然后去掉已划分因素所在行与列，对其余影响因素用类推方法进行逐次提取。通过MATLAB平台，输入相关代码，求得划分层级结果。结合操作结果，最终整理各层次影响因素见表4。

结合上文可达矩阵反映的各因素之间的影响关系与层级划分结果，并将结果进行专家论证，最终确定高铁全生命周期成本关键影响因素解释结构模型，如图4所示。

如图4所示，16个关键影响因素分为三个层次，第一层可视为直接或表象影响因素，主要包括设计方案、施工组织方案、人工费、材料费、设备费用5个因素；第二层可视为间接影响因素，主要包括设计标准、费用计算标准、勘察设计水平、设计者技术水平、施工管理水平、运量、构件的可靠性、构件的可维护性；第三层可视为基础层影响因素，主要包括自然条件、技术标准、运维管理水平。结合解释结构模型图可以清楚看到各主要因素间的层次关系及相互作用机理，可以为决策者在可研阶段进行投资估算数据库建设提供重要依据，并辅助高铁全生命期成本管理。如该图基础层包括自然条件、技术标准和运维管理水平，其中技术标准主要包括高铁等级、正线数目、设计速度、正线间距、最大坡度、最小平面曲线半径、到发线有效长度、列车运行控制方式、调车指挥方式等内容，这些因素可视为高铁全生命成本的决定性因素，同时也可看出运维管理水平对高铁全生命周期成本的决定地位。该解释结构模型可为高铁全生命周期成本估算提供重要决策依据，也可为高铁全生命成本控制提供重要参考。

(1)决策阶段是高铁工程全生命周期成本控制的首要环节。该阶段，建设单位可运用物流集成化思想(integrated logistic support，ILS)，站在全生命系统优化角度，从技术、经济、环保、节能、土地利用等方面进行全面深入的论证，充分考虑决策、设计、招投标、施工、运营管理各阶段对全生命期成本管理的影响因素、运用神经网络、灰色理论等进行多方案智能优化与比选。

(2)决策者应重视高铁工程可行性研究阶段全生命周期投资估算的智能化与精度。目前，国内在投资估算方面仍然运用较传统的定额估算法，工作量大且估算精度不高。建议相关单位加强高铁工程智能估算方法的研究与应用，如运用支持向量机、BP神经网络、FIS、CBR等智能估算方法。其中，构建铁路工程估算信息资源库是各类智能算法的重要依据，建议相关政府部门牵头，组织相关科研单位以及铁路相关单位进行高铁工程估算信息资源库的建设，为高铁智能估算的推行提供准确数据来源。

(3)重视高铁运维阶段信息化与智能化管理水平。随着京张、京雄智能高铁的建设、运营，我国高铁智能化与信息化水平有待在运维阶段同步展开深入研究与运用。建议在现有智能传感器、卫星、遥感等先进感知技术的支持下，重视BIM、GIS、数字孪生等重要技术在高铁运维智能分析、全生命运维管理中的研究与运用，提高高铁全生命运维管理动态化、可视化、智能化，为高铁全生命周期成本控制提供服务保障。

文章结合高铁工程项目特点，从各参与方维度出发，识别并整理高铁全生命周期成本关键影响因素，包括6个一级指标和16个二级指标，并通过构建高铁全生命周期影响因素解释结构模型，比较清晰地揭示了各影响因素之间的作用机理及各因素间在整个系统中的层次结构。研究表明；影响高铁全生命周期成本的直接影响因素有设计方案、施工组织方案、人工费、材料费、设备费用；中间层影响因素有设计标准、费用计算标准、勘察设计水平、设计者技术水平、施工管理水平、运量、构件的可靠性、构件的可维护性；基础层影响因素有自然条件、技术标准、运维管理水平。该研究结论可为高铁全生命周期成本估算的基础数据库建设提供重要依据，也可为高铁全生命周期成本控制提供重要参考，可充分考虑各影响因素间的权衡关系，抓主要矛盾，实现全生命成本有效控制。

在本研究基础上，下一步研究重点将结合以上研究结论，收集已完高铁工程相关信息资料，整理构建高铁全生命成本估算基础数据库，运用基于GA的BP神经网络、FIS、CBR等智能预测方法对高铁全生命成本估算进行深入研究，同时将在高铁运维信息化与智能化方面进行深入研究，以较好的为高铁全生命成本控制提供重要决策依据。