Ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc ở Việt Nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN VĂN DANH
ĐÈ TẢI;

ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ XÂY DỰNG ĐƯỜNG
CAO TỐC Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành : QUẢN LÝ XÂY DỰNG
Mã ngành : 60.58.03.02

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2019


Công trình được hoàn thành tại
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG-HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. Lê Hoài Long Cán

bộ hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Văn Châu Cán

bộ chấm nhận xét 1: TS. Đỗ Tiến Sỹ Cán bộ chấm

nhận xét 2: TS. Nguyễn Minh Hà
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày
06 tháng 07 năm 2019.
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
1. PGS. TS. Lương Đức Long

2. TS. Trần Đức Học
3. TS. Đỗ Tiến Sỹ
4. TS. Nguyễn Anh Thư
5. TS. Phạm Vũ Hồng Sơn
CHỦ TỊCH HỘI ĐÒNG

KHOA KỸ THUẬT XÂY DựNG


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên : Nguyễn Văn Danh

MSHV : 1770405 Nơi

Ngày, tháng, năm sinh : 01/07/1993

sinh

Chuyên ngành : Quản lý xây dựng

Mãngành: 60.58.03.02

:

Phú

Yên

I. TÊN ĐỀ TÀI:
ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ XÂY DỰNG ĐƯỜNG CAO TỐC Ở VIỆT NAM

II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG.

- Xác định các nhân tố chính ảnh hưởng đến chi phí xây dựng đường cao tốc ở Việt
Nam.
- ứng dụng mạng nơ rơn mờ để xây dựng mô hình ước lượng chi phí xây dựng
đường cao tốc.
- Viết chương trình ước lượng chi phí trên nền tảng phần mềm Matlab, tạo ra một
giao diện thân thiện, dễ sử dụng.
III. NGÀY GIAO NHIỆM vụ

: 11/02/2019

IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM vụ : 02/06/2019

v. CÁN Bộ HƯỚNG DẪN: TS. Lê Hoài Long, TS. Nguyễn Văn Châu
Tp.HCM, ngày ... tháng ... năm
CÁN Bộ HƯỚNG DẪN 1

2019
CÁN Bộ HƯỚNG DẪN 2

TS. Lê Hoài Long
CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TS. Nguyễn Văn Châu
KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, tôi xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy huớng dẫn của tôi, TS. Lê
Hoài Long và TS. Nguyễn Văn Châu, những nguời thầy đã tận tình huớng dẫn, giúp
đỡ, nhắc nhở tôi trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu.
Kế đến, tôi xin cảm ơn quý Thầy Cô trong Bộ môn Thi Công và Quản Lý Xây
Dựng đã truyền đạt cho tôi nhiều kiến thức, kinh nghiệm bổ ích trong suốt quá trình
học tập và nghiên cứu.
Xin chân thành cảm ơn các anh chị đồng nghiệp trong Công ty Tu vấn Dasan
Việt Nam đã hỗ trợ, cung cấp cho tôi những thông tin và dữ liệu quý giá về đề tài để tôi
có thể hoàn thành Luận văn. Cảm ơn các anh chị và các bạn cùng lớp QLXD2017 đã
quan tâm, động viên, chia sẻ và giúp đỡ tôi về tinh thần cũng nhu các kiến thức bổ ích.
Cuối cùng, tôi xin gửi lòng cảm ơn ba mẹ, nguời yêu, anh chị em và những
nguời thân trong gia đĩnh, nhờ có gia đĩnh mà tôi có thể vuợt qua những khó khăn để
hoàn thành Luận văn.
Với những kiến thức và kinh nghiệm còn hạn chế, Luận văn không tránh khỏi
những sai sót nhất định. Kính mong quý Thầy Cô, đọc giả thông cảm và đóng góp ý
kiến đế tôi có thế bố sung, hoàn thiện.
Trân trọng!
Tp. HCM, ngày 09 tháng 06 năm 2019
Nguyễn Văn Danh


TÓM TẮT

Dự toán chi phí dự án là khâu rất quan trọng trong việc phát triển mạng luới
đuờng cao tốc ở Việt Nam, vì đây là nội dung cơ bản trong bài toán phân tích kinh tế,
tài chính và để cân nhắc nguồn vốn cho dự án. Các kế hoạch cấp vốn trung và dài hạn
cần đuợc điều chỉnh theo những thay đổi về điều kiện kinh tế - xã hội. Độ chính xác
của việc uớc luợng chi phí trong giai đoạn này là rất quan trọng, một kết quả chi phí
quá thấp sẽ dẫn tới đội vốn chi phí trong tuơng lai, làm mất lòng tin của công chúng.
Một kết quả uớc luợng quá cao sẽ dẫn đến việc không thể bố trí nguồn vốn phù họp,
không đáp ứng đuợc nhu cầu cần thiết của dự án.
Từ những lý do trên, mục tiêu của đề tài là xác định các nhân tố chính ảnh
huởng đến chi phí xây dựng đuờng cao tốc ở Việt Nam, sau đó xây dựng mô hĩnh uớc
luợng chi phí với 13 nhân tố ảnh huởng, thông qua khảo sát ý kiến các chuyên gia bên
lĩnh vực xây dựng đuờng cao tốc và tác giả đã thu thập dữ liệu cho mô hĩnh từ 55 gói
thầu đã đuợc xây dựng và đua vào sử dụng. Sử dụng mạng Nơ rơn mờ trong cấu trúc
ANFIS của công cụ Fuzzy logic toolbox, Matlab R2010b với các hàm thành viên là
hàm Gaussian. Sử dụng thuật toán lan truyền nguợc và phân cụm dữ liệu trừ để tạo ra
các mô hĩnh ANFIS tối uu. Dữ liệu truớc khi đua vào mô hình đã đuợc chuẩn hóa theo
tỉ lệ [0,1] đế tăng hiệu suất đào tạo. Từ kết quả tính toán mô hĩnh, một ứng dụng GUI
đuợc viết ra để dễ dàng sử dụng và sẽ là công cụ hữu ích cho tu vấn thiết kế, chủ đầu
tu, cơ quan quản lý...trong việc uớc luợng chi phí xây dụng đuờng cao tốc ở giai đoạn
nghiên cứu khả thi, chua có nhiều thông tin chính xác, chua có thiết kế chi tiết.


ABSTRACT

Project cost estimation is crucial in the development of the highway network
in Vietnam, as this is the basic content in economic and financial analysis yet
considering funding for projects. Medium and long-term funding plans should be
adjusted based on the changes in socio-economic conditions. The accuracy of cost
estimation is extremely important at this stage. A low-cost estimation will lead to the
budget overrun in the future, thus, losing trust from the public. On the other hand, a

high-cost estimation will lead to inappropriate budget allocation, hence, unsatisfying
projects’ needs.
Consequently, the ultimate objectives of this research are to identify the main
factors affecting the highway construction’s cost in Vietnam; to create a cost estimation
model with 13 influencing factors, which is based on a conducted survey of experts in
highway construction field and collected data from 55 bidding packages that are built
and used. The author applied the neuro-fuzzy in ANFIS of the Fuzzy logic toolbox,
Matlab R2010b with Gaussian as member functions. Then, the author used hybrid and
subtractive cluster to create optimal ANFIS models. Before being included in the
model, the data had been standardized in proportion [0,1] to increase training
performance. From model calculation results, a GUI application is written to optimize
the use and be a useful tool for design consultants, investors, management units, etc. in
terms of estimating highway construction’s costs at the stage of the feasibility study
which lacks accurate information and detailed designs.


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan Luận văn này hoàn toàn do tôi thực hiện. Tất cả các tài liệu
tham khảo, tài liệu trích dẫn, số liệu khảo sát đều chính xác, trung thực và có nguồn gốc
cụ thể trong phạm vi hiểu biết của tôi.
Tp. HCM, ngày 09 tháng 06 năm 2019
Nguyễn Văn Danh


MỤC LỤC
CHƯƠNG 1. ĐẶT VẤN ĐỀ ............................................................................................ 6
1.1.

Giới thiệu chung ..................................................................................................... 6

1.2.

Xác định vấn đề nghiên cứu ................................................................................... 8

1.3.

Mục tiêu của nghiên cứu ........................................................................................ 9

1.4.

Phạm vi của nghiên cứu.......................................................................................... 9

1.5.

Ý nghĩa của đề tài ................................................................................................. 10

CHƯƠNG 2. TÔNG QUAN .......................................................................................... 12
2.1.

Giới thiệu chung ................................................................................................... 12

2.2.

Các nghiên cứu truớc đây ..................................................................................... 14

2.3.

Mạng neural nhân tạo ........................................................................................... 19

2.4.

Logic mờ............................................................................................................... 23

2.5.

Hệ neural-mờ ........................................................................................................ 33

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cứu ............................................................... 41
3.1.

Quy trình nghiên cứu ............................................................................................ 41

3.2.

Xác định các nhân tố ảnh huởng .......................................................................... 41

3.3.

Qúa trình thu thập dữ liệu ..................................................................................... 44

3.3.1.

Bảng thu thập dữ liệu ........................................................................................ 44

3.3.2.

Phuơng pháp thu thập và xử lý dữ liệu ............................................................. 45

3.4.

Sử dụng ANFIS để xây dụng mô hình ................................................................. 51

CHƯƠNG 4. XÂY DỤNG MÔ HÌNH .......................................................................... 55
4.1.

Mô hình uớc luợng CPXD ĐCT ........................................................................... 55

4.2.

Xử lý bộ dữ liệu cho mô hình ............................................................................... 56

4.3.

Tạo mô hình ANFIS trong Matlab ....................................................................... 60

4.4.

Kiếm tra mô hình .................................................................................................. 75
1


4.5.

Kết quả mô hình ...................

4.6.

Viết chương trình ứng dụng ................................................................................. 78

76

4.6.1.

Xuất mô hình FIS từ ANFIS đã được xây dựng ............................................... 78

4.6.2.

Lập trình GUI trong Matlab .............................................................................. 80

4.6.3.

Chương trình ước lượng CPXD ĐCT ............................................................... 81

4.6.4.

Áp dụng ước lượng chi phí 01 gói thầu thực tế ................................................ 82

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .................................................................. 86
5.1.

Kết luận ................................................................................................................ 86

5.2.

Kiến nghị và hướng phát triển đề tài .................................................................... 89

TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................. 91
PHỤ LỤC 1. BẢNG KHẢO SÁT .................................................................................. 96
PHỤ LỤC 2. CODE M -FILE ...................................................................................... 100

2


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình ảnh 1.1. Các giai đoạn phát triển của ĐCT ở Việt Nam ........................................7
Hình ảnh 2.1. Đường cong ảnh hưởng đến chi phí qua từng giai đoạn phát triển dự án
ĐCT (Báo cáo 574 NCHRP, 2006) .................. !..... ! ............................ ! ..................... 13
Hình ảnh 2.4. Mô tả biến ngôn ngữ bằng tập mờ .......................................................... 26
Hình ảnh 2.6. Hợp hai tập mờ........................................................................................ 27
Hình ảnh 2.7. Giao hai tập mờ ....................................................................................... 28
Hình ảnh 2.8. cấu trúc của bộ điều khiển mờ ................................................................ 32
Hình ảnh 2.9. Phương pháp giải mờ cực đại.................................................................. 32
Hình ảnh 2.10. Phương pháp giải mờ trọng tâm .............................................................33
Hình ảnh 2.11. Mô hình hệ thống suy luận mờ của Tagaki, Sugeno biểu diễn Rl, R238
Hình ảnh 2.12 cấu trúc ANFIS tương ứng với mô hình mờ Tagaki, Sugenno biểu diễn

7

R1,R2 ................................................ . . .............................................. ...........................38
Hình ảnh 3.2. Công cụ ANFIS trong MATLAB ........................................................... 52
Hình ảnh 4.1. Quy trình tạo mô hình ANFIS................................................................. 56
Hình ảnh 4.2 . Cửa sổ huấn luyện Anfis editor.............................................................. 61
Hình ảnh 4.3. Tải dữ liệu Training vào Anfis editor ..................................................... 62
Hình ảnh 4.4. Tải dữ liệu Testing vào Anfis editor ....................................................... 63
Hình ảnh 4.5. Tạo FIS bằng phương pháp phân cụm trừ............................................... 66
Hĩnh ảnh 4.6. cấu trúc của hệ thống neural - mờ ........................................................... 67
Hĩnh ảnh 4.8. Hàm thành viên ban đầu và cuối cùng sau nhiều lần điều chỉnh qua mỗi kỳ
huấn luyện ...................................................................................................................... 71
Hĩnh ảnh 4.9. Xem bề mặt liên hệ các biến đầu vào và đầu ra .......................................75
Hĩnh ảnh 4.10. Kiếm tra mô hình vói sai số đạt được là 0.097 ..................................... 76

Hình ảnh 4.11. Mô hình ước lượng CPXD ĐCT ........................................................... 78

3


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 3.1. Các nhân tố ảnh hưởng .................................................................................. 43
Bảng 3.2. Bảng thu thập dữ liệu .................................................................................... 44
Bảng 3.3. Tổng họp dữ liệu các gói thầu, dự án thu thập được ..................................... 50
Bảng 3.4. Gán tên biến cho các nhân tố đầu vào ........................................................... 57
Bảng 3.5. Bảng dữ liệu sau khi được chuẩn hóa............................................................ 58
Bảng 4.1 So sánh chi phí giai đoạn Nghiên cứu khả thi và Thiết kế kỹ thuật của 1 dự án
thực tế ............................................................................................................................ 82

4


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
ANFIS

Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System

FIS

Fuzzy Inference System

CIPM

Tổng công ty ĐTPT & QLDA Hạ Tầng Giao thông Cửu

VEC

Long
Tổng công ty Đầu tư phát triển ĐCT Việt Nam

PMU

Project Management Unit

ANN

Artificial Neural Network

GUI

Graphical User Interface

VITRANSS

Nghiên cứu toàn diện về Phát triển bền vững Hệ thống

BGTVT

Giao thông Vận tải Việt Nam
Bộ Giao Thông Vận Tải

LASSO

Least Absolute Shrinkage and Selection Operator

OLS

Ordinary Least-Square

ODA

Official Development Assistance

ppp

Public Private Partnership

SVM

Support Vector Machine

CPXD

Chi phí xây dựng

ĐCT

Đường cao tốc

5


CHƯƠNG 1. ĐẶT VẤN ĐỀ
1.1. Giới thiệu chung
Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển và lớn mạnh của nền kinh tế nước ta,

nhu cầu đầu tư hạ tầng giao thông ngày càng cao để kịp thời đáp ứng tốc độ phát triển nhanh chóng
của nền kinh tế. Trong đó việc phát triển mạng lưới ĐCT là một trong những vấn đề vô cùng cấp
thiết. Theo quyết định số 326 ngày 01/03/2016 của Thủ tướng, căn cứ vào các nhu cầu phát triển
kinh tế, xã hội, nhu cầu giao thông vận tải kết nối đến các vùng kinh tế trọng điểm, các thành phố
lớn và các khu du lịch thi đến năm 2020 tổng chiều dài ĐCT được xây dựng ở nước ta sẽ là 2.703
km, chiếm gần 50% tổng chiều dài mạng lưới ĐCT được quy hoạch. Trong những năm gần đây,
chúng ta đã hoàn thành và đưa vào sử dụng được khoảng 800 km ĐCT, với các tuyến cao tốc như
Trung Lương - Thành phố Hồ Chí Minh với tổng chiều dài 62km được đưa vào sử dụng từ năm 2010,
tuyến Đà Nằng - Quảng Ngãi với chiều dài 139km, đã được đưa vào sử dụng năm 2018, tuyến Hạ
Long- Vân Đồn với tổng chiều dài 60km với tổng vốn đầu tư 12.000 tỷ đồng, tuyến cao tốc TpHCMLong Thành- Dầu Giây được đưa vào sử dụng năm 2015, góp phần thúc đẩy nền kinh tế khu vực
Đông Nam Bộ.[l]

6


Hình ảnh 1.1. Các giai đoạn phát triển của ĐCT ở Việt Nam
Nguồn: Đoàn Nghiên cứu VITRANSS 2
Hầu hết các tuyến cao tốc trong mạng đuờng bộ cao tốc Việt Nam về cơ bản
đều đã đuợc nghiên cứu và đua vào quy hoạch, một vài tuyến đua vào sử dụng và khai
thác. Tuy nhiên, vì nguồn vốn xây dựng các dự án ĐCT là rất lớn, trong khi đó nguồn vốn
ngân sách nhà nuớc không đủ và vốn vay ODA ưu đãi thi lại ngày càng khó khăn, nên kết
quả xây dựng hệ thống đường bộ cao tốc ở Việt Nam hiện nay còn rất hạn chế. Vĩ vậy
vào tháng 05/2019 Bộ Giao Thông Vận Tải đã kêu gọi đầu tư 8 dự án ĐCT theo hĩnh thức
đầu tư ppp với nhiều cam kết cho nhà đầu tư. Tuy nhiên, rất khó khăn để các nhà đầu tư
mặn mà với các dự án này vĩ ẩn chứa nhiều rủi ro cao như : đội vốn chi phí đầu tư, khả
năng thu hồi vốn chậm, thời gian thu hồi kéo dài, nhả nước không đảm bảo tài chính..
.Trong đó công tác chuẩn bị đầu tư các tuyến cao tốc là khâu hết sức quan trọng, quyết
định đến sự thành bại của từng dự án xây dựng các tuyến cao tốc. Các nghiên cứu lập dự
án, nghiên cứu khả thi, các giải pháp kỹ thuật do Tố chức Tư vấn đề xuất có ảnh hưởng
rất lớn đến quá trình xây dựng của dự án và điều này trực tiếp ảnh hưởng tới tính hiệu quả

đầu tư của nhà đầu tư.

7


1.2. Xác định vấn đề nghiên cứu
Các dự án xây dựng ĐCT đều cần vốn đầu tư lớn và thời gian xây dựng kéo dài,
qua nhiều vùng địa chất, địa hình khác nhau, vì vậy để xác định được chi phí đầu tư của
dự án trong giai đoạn ban đầu là rất khó. Thông qua dữ liệu của một số tuyến cao tốc đã
xây dựng và đưa vào khai thác, tác giả nhận thấy rằng hầu hết các tuyến cao tốc đều bị
đội vốn so với tổng mức đầu tư được duyệt ban đầu, có nhiều dự án lên đến 145%, điều
này xảy ra có thể do nhiều nguyên nhân như sau: khái toán chưa đúng, chưa đủ, thiết kế
không phù họp thực tế, thay đổi thiết kế, biến động giá vật tư...Chính vĩ vậy, tác giả muốn
xây dựng một mô hĩnh ước lượng chi phí ban đầu cho các dự án xây dựng ĐCT, mô hĩnh
sẽ sử dụng dữ liệu quá khứ của các dự án đã hoàn thành để ước lượng chi phí cho các dự
án trong tương lai. Giai đoạn lập dự án, lúc này đơn vị tư vấn lập dự án đã xác định được
các thông số như: hướng tuyến, số làn xe, chiều dài tuyến đường, các điểm giao cắt giữa
ĐCT và các tuyến đường khác; xác định được vị trí, chiều dài phần cầu (bao gồm cầu
vượt và cầu qua sông); xác định được vị trí, chiều dài phần hầm, vùng địa hĩnh; đánh giá
điều kiện địa chất... Các phương án tuyến sẽ được đề xuất dựa trên các điểm khống chế.
Việc lựa chọn phương án tuyến nào sẽ dựa trên nhiều tiêu chí, trong đó CPXD đóng vai
trò rất quan trọng. Đơn vị tư vấn lập dự án cần tính nhanh CPXD của dự án, đánh giá các
tiêu chí và lựa chọn phương án tối ưu nhất. Độ chính xác của việc ước lượng chi phí trong
giai đoạn này là rất quan trọng, một kết quả chi phí quá thấp sẽ dẫn tới đội vốn chi phí
trong tương lai, làm mất lòng tin của công chúng. Một kết quả ước lượng quá cao sẽ dẫn
đến việc không thể bố trí nguồn vốn phù họp, không đáp ứng được nhu cầu cần thiết của
dự án (Asmar, 2011).

8

1.3. Mục tiêu của nghiên cứu
Nghiên cứu được tiến hành nhằm xác định những vấn đề dưới đây:
•

Xác định các nhân tố quan trọng, có ảnh hưởng lớn đến CPXD ĐCT ở Việt
Nam;

•

ứng dụng mạng neural mờ để xây dựng mô hĩnh ước lượng CPXD ĐCT ở
Việt Nam;

•

Xác nhận độ tin cậy của mô hĩnh và sử dụng mô hĩnh để xác định chi phí
01 gói thầu cụ thể trong thực tế .

•

Xây dựng một chưcmg trình ước lượng chi phí trên nền tảng phần mềm
Matlab, để tạo một ứng dụng đơn giản cho người sử dụng.

1.4. Phạm vi của nghiên cứu
Nghiên cứu sẽ được thực hiện trong phạm vi như sau:
•

Dữ liệu đã được lấy từ các hồ sơ dự toán, bản vẽ phê duyệt, phê duyệt
TKKT, họp đồng các gói thầu tại các dự án ĐCT ở Việt Nam, các dự án đã
đưa vào sử dụng, và các dự án đang được xây dựng và các dự án đã được

phê duyệt thiết kế kỹ thuật.

•

Những đối tượng khảo sát trong nghiên cứu này gồm: các kỹ sư và chuyên
gia có nhiều kinh nghiệm, cụ thế là trong lĩnh vực quản lý dự án, tư vấn,
nhà thầu xây dựng ĐCT ở Việt Nam, cụ thế như : Ban quản lý dự án chuyên
ngành PMU7, PMU85, Tổng công ty ĐTPT- QLDA Hạ Tầng Giao thông
Cửu Long (CIPM), Tổng công ty Đầu tư - phát triển ĐCT Việt Nam (VEC),
Cục Quản lý xây dựng & chất lượng công trĩnh

9


giao thông thuộc Bộ Giao Thông Vận Tải, Công ty Tư vấn Thiết kế Giao
thông Vận tải TEDI, Công ty Tư vấn Dasan (Hàn Quốc), Nippon Koie
(Nhật)...
1.5. Ý nghĩa của đề tài
a. Đề tài có tính thực tiễn cao như sau:
Theo như quy hoạch phát triển đường bộ cao tốc của nước ta, đến năm 2030 chúng
ta cần phải hoàn thành mục tiêu xây dựng 6411 km ĐCT theo như quy hoạch đã được
duyệt. Chính vì vậy việc nghiên cứu về CPXD ĐCT ở Việt Nam có tính thời sự, cấp thiết
đối với sự phát triển của mạng lưới giao thông quốc gia. Hơn nữa, trong thời gian gần
đây, trên các phương tiện thông tin báo đài, dư luận có nhiều bức xúc và đặt nhiều câu hỏi
tại sao CPXD ĐCT ở Việt Nam lại quá đắt so với các nước trên thế giới như vậy, trong
đó dẫn chứng ra nhiều tuyến cao tốc của Việt Nam đắt gấp 2,3 lần so với các nước khác.
Sau đó dư luận có đề xuất xây mẫu 1 km ĐCT để làm định mức xây dựng, tuy nhiên Bộ
GTVT đã bác bỏ và khẳng định điều này không phản ánh đúng khoa học về xây dựng
định mức. Do đó, thông qua đề tài nghiên cứu này, tác giả mong muốn có những đóng
góp, giải quyết những vấn đề sau:

•

Góp phần trong việc tìm ra các nhân tố chính ảnh hưởng đến CPXD ĐCT
ở Việt Nam;

•

Giúp cơ quan chức năng, đơn vị tư vấn có thế nhanh chóng đưa ra ước
lượng chi phí của tuyến ĐCT theo mô hĩnh đáng tin cậy nhất.

b. về mặt học thuật:
Nghiên cứu này góp phần mở rộng ứng dụng của mạng neural mờ trong ngành
Quản lý xây dựng và mở rộng ứng dụng trong công tác ước lượng CPXD.
10


ứng dụng công cụ ANFIS trong phần mềm MATLAB để giải quyết các bài

toán mờ và xây dựng mô hình ước lượng CPXD.

11


CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN
2.1. Giới thiệu chung
Một dự án xây dựng bao gồm rất nhiều vấn đề cần phải quan tâm và quản lý,
trong đó CPXD là một trong những vấn đề quan trọng nhất trong quản lý dự án và
đuợc xác định bằng những cách khác nhau trong mỗi giai đoạn của một dự án (Ayed,
1997). Trong đó, dự toán chi phí giai đoạn thiết kế sơ bộ là một yếu tố quan trọng
quyết định đến sự thành công trong tuơng lai của các dự án cơ sở hạ tầng ở giai đoạn

đầu truớc khi hoàn thành thiết kế chi tiết. Đây là một quá trình dựa trên kinh nghiệm,
trong đó liên quan đến việc tim ra mối quan hệ phức tạp giữa chi phí và các nhân tố
ảnh huởng của nó (Ahiaga-Dagbui, 2012). Chúng ta có thể thấy đuợc tầm quan trọng
của việc xác định đúng chi phí trong giai đoạn thiết kế sơ bộ của dự án thông qua
hĩnh ảnh 2.1 là nhu thế nào, ở giai đoạn ban đầu của dự án, đuờng cong ảnh huởng
đến chi phí nằm vị trí rất cao, sau đó giảm dần, điều này chứng tỏ rằng các nhiệm vụ
của chúng ta trong giai đoạn đầu mang tầm ảnh huởng rất lớn đến CPXD sau này. Vĩ
vậy việc xác định đúng CPXD trong giai đoạn này có ý nghĩa to lớn đến sụ đúng đắn
của tổng mức đầu tu đuợc phê duyệt, bởi vĩ các chi phí nhu quản lý dụ án, chi phí
thấm tra, tu vấn... đều đuợc xác định thông qua CPXD theo một thông số phần trăm
theo quy định của nhà nuớc. Dụ án xây dụng ĐCT luôn ấn chứa nhiều rủi ro hơn các
dụ án thông thuờng khác, vĩ đây là dụ án thuờng có nguồn vốn rất lớn và cần rất nhiều
nhân công, máy móc, thiết bị, chính vĩ vậy việc xác định giá trị vốn ban đầu có ý
nghĩa quyết định đến thành công của dụ án.

12


CAO

>
X ■=?

1
a. -

THẤP
Quy hoạch Lập kế hoạch Thiết kế Thiết kê xin phép Thắng thều Thi công cơ see chi tiết

^

CÁC GIAI ĐOẠN CỦA
Dự ÁN

►

Hình ảnh 2.1. Đường cong ảnh hưởng đến chỉ phí qua từng giai đoạn phát triển dự án
ĐCT (Báo cáo 574 NCHRP, 2006)
Dự toán chi phí là yếu tố quan trọng hàng đầu của quá trình ra quyết định đầu
tu cho các dự án. Từ quan điểm của các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng, dự toán chi phí
chính xác sẽ cho phép lập ngân sách và vốn hiệu quả cho một dự án. ước tính chi phí
ban đầu là sẽ luôn gặp khó khan vĩ luợng thông tin về dự án hạn chế và có khả năng
thay đối thiết kế nhiều lần và thuờng đuợc chuẩn bị trong thời gian hạn chế. Việc uớc
tính CPXD trong giai đoạn ban đầu, nghiên cứu khả thi đuợc coi là một nhiệm vụ đầy
khó khăn, thách thức đối với các kỹ su lập dụ án, vĩ việc này diễn ra ở giai đoạn ban
đầu của một dụ án, thời điếm chỉ có những thông tin hạn chế, thiếu chính xác và nhiều
yếu tố ảnh huởng đến chi phí dụ án không rõ ràng, nhất là đối với các dụ án xây dụng
hạ tầng giao thông, mà đặc biệt hơn là ĐCT. Bằng những phuơng pháp hiện tại nhu
sử dụng suất đầu tu hay dữ liệu dụ án tuơng tụ thì nhiều kỹ su lập dụ án đã chua đánh
giá đuợc tống quát những nhân

13


tố ảnh hưởng đến CPXD ĐCT như là: các yếu tố địa hình, địa chất, các đoạn đường
gom, các nút giao, CLVC vật liệu đến công trĩnh...Nhiều nghiên cứu trên thế giới
cũng đã được thực hiện để ước lượng sơ bộ CPXD ĐCT, ví dụ, trong đó Tares (1998)
đã phát triển một mô hĩnh ước lượng CPXD cho các dự án ĐCT bằng mạng ANN và
được xây dựng bằng bảng tính excel sử dụng 18 dự án thực tế của các dự án ĐCT.
Sodikov (2009) đã thông qua một quá trĩnh nghiên cứu của ông nhằm phát triển một

phương pháp cho tiến hành mô hĩnh ước lượng CPXD đường chính xác cho các nước
đang phát triển.
2.2. Các nghiên cứu trước đây
2.2.1. Các nghiên cứu ngoài nước
Tarek Hegazy (1998) đã ứng dụng mạng ANN để ước lượng chi phí cho một
dự án ĐCT ở Mỹ. Theo như kết quả nghiên cứu thi Hegazy đã thu thập dữ liệu từ các
dự án xây dựng ĐCT với các giá trị đầu vào như chiều rộng tuyến đường, vị trí xây
dựng, chiều dài, các mùa thi công, năm xây dựng, mô hĩnh cho kết quả dự báo khá
tốt với sai số 20% so với thực tế [36]
Amr s. Ayed (1997) với nghiên cứu có nội dung ước lượng CPXD các dự án
đường giao thông bằng mô hình Neural nhân tạo. Ông đã đưa ra các giá trị đầu vào
của mô hĩnh là: loại dự án như cầu, đường, hạ tầng kỹ thuật, năm xây dựng, mùa xây
dựng, vị trí, thời gian hoàn thành dự án, điều kiện địa chất...Với giá trị đầu ra là CPXD
tuyến đường, mô hĩnh dự báo khá tốt.[33]
Kate D. Hunter (2014) với đề tài xây dựng mô hĩnh dự toán CPXD trong giai
đoạn ban đầu của dự án xây dựng ĐCT ở Hoa Kỳ. Tác giả đã chỉ ra các nhân tố chính
ảnh hưởng đến xây dựng ĐCT như sau: độ phức tạp của dự án, chiều dài
14


tuyến đường, số lượng cầu, số làn xe, điều kiện địa chất. Với 45 dự án đã được thu
thập làm cơ sở dữ liệu và đầu ra của mô hĩnh là CPXD của tuyến ĐCT [37]
Sonmez (2009) với nghiên cứu có nội dung phát triển một mô hĩnh tham số
cho dự toán chi phí hệ thống đường sắt đô thị trong giai đoạn thiết kế ban đầu của dự
án. Tác giả đã thu thập một bộ dữ liệu gồm 13 dự án đường sắt và tàu điện ngầm ở
Thổ Nhĩ Kỳ và biên soạn để định lượng tác động của các tham số trên chi phí của dự
án. Xây dựng các mô hĩnh được phát triển bằng phân tích hồi quy và kỹ thuật mạng
neural nhân tạo với 8 biến đầu vào và 1 biến đầu ra là CPXD, mô hĩnh cho kết quả
sai số 15% so với thực tế. Hai mạng lưới thần kinh được coi là một giải pháp thay thế
cho các mô hĩnh hồi quy, đặc biệt là để xác định các mối quan hệ phi tuyến tính. Hành

vi dự đoán và hiệu suất của các mô hĩnh được so sánh để xác định một mô hĩnh thể
hiện mối quan hệ đầy đủ và có độ chính xác hợp lý. Phương pháp đề xuất cung cấp
một cách tiếp cận mạnh mẽ để xác định mô hĩnh chi phí tham số thỏa đáng trong giai
đoạn đầu dự án bằng cách kết hợp sử dụng phối hợp phân tích hồi quy và kỹ thuật
mạng thần kinh. [38]
Yuanxin Zhang (2017) sử dụng hồi quy LASSO để dự báo chi phí hoàn thành
các dự án xây dựng ĐCT. Tác giả đề xuất một cách tiếp cận thay thế toán tử co ngót
và lựa chọn tối thiểu tuyệt đối (LASSO) đã được chứng minh trong các lĩnh vực
nghiên cứu khác tốt hơn đáng kế so với phương pháp OLS ở nhiều khía cạnh, bao
gồm lựa chọn tính năng tự động, khả năng xử lý tương quan cao dữ liệu, dễ hiếu và
tính on định của mô hĩnh, đồng thời khám phá các biến liên quan đến dự án với một
số yếu tố kinh tế chưa được sử dụng trong nghiên cứu trước đây. Dữ liệu thu thập
được chia làm 02 nhóm: một nhóm đế đào tạo mô hình và nhóm

15


khác cho mục đích xác nhận. Sử dụng cùng một bộ dữ liệu, cả LASSO và OLS đã
được sử dụng để xây dựng các mô hình và sau đó hiệu suất được đánh giá dựa trên
sai số tuyệt đối trung bình, sai số phần trăm trung bình và sai số bình phưcmg trung
bình gốc. Ket quả cho thấy mô hình hồi quy LASSO vượt trội hơn mô hình hồi quy
OLS dựa trên các tiêu chí.[39]
Nabil Ibrahim (2003) đề xuất mô hình ước lượng CPXD đường bằng SVM.
Tác giả đưa ra 12 nhân tố ảnh hưởng đến mô hĩnh ước lượng chi phí. Tổng cộng có
70 trường hợp nghiên cứu từ dữ liệu lịch sử được chia ngẫu nhiên thành ba bộ: tập
huấn luyện bao gồm 60 trường hợp, bộ xác nhận chéo bao gồm 03 trường hợp và bộ
kiểm tra bao gồm 07 trường hợp. Mô hĩnh được xây dựng có thể dự đoán thành công
chi phí dự án với độ tin cậy là 95%.[40]
Wilmot (2005) với nghiên cứu ứng dụng mạng neural nhân tạo để ước lượng
CPXD đường. Tác giả đã sử dụng mô hĩnh mạng ANN để dự đoán CPXD ĐCT trong

tương lai, dựa trên các nhân tố CPXD, chi phí vật liệu, nhân công và thiết bị, loại hợp
đồng. Mục tiêu của nghiên cứu này là phát triển một quy trình ước tính sự leo thang
của CPXD ĐCT theo thời gian. Một mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo đã được
phát triển liên quan đến tống CPXD ĐCT, được mô tả theo chỉ số CPXD ĐCT, đến
chi phí vật liệu xây dựng, nhân công và thiết bị, đặc điếm của hợp đồng và môi trường
hợp đồng phổ biến tại thời điểm đó hợp đồng đã cho. Ket quả chứng minh rằng mô
hĩnh có thế tái tạo xu hướng CPXD ĐCT trong quá khứ ở Louisiana với độ chính xác
hợp lý. Chi phí đầu vào xây dựng trong tương lai được ước tính từ các dự báo có sẵn
trên thị trường về các biến chỉ số liên quan chặt chẽ với giá nhân công xây dựng, thiết
bị xây dựng và một bộ vật liệu xây

16


dựng ĐCT. Đặc điểm hợp đồng trong tưcmg lai và môi trường hợp đồng có khả năng
tồn tại trong tương lai được ước tính từ các xu hướng trong quá khứ hoặc được quy
định là phù hợp với các quyết định chính sách trong tương lai. Các dự đoán được đưa
ra bởi mô hĩnh ước tính rằng CPXD ĐCT ở Louisiana sẽ tăng gấp đôi từ năm 1998
đến 2015. [41]
Mounir E1 Asmar (2011) đề ra cách tiếp cận mới để xây dựng mô hĩnh ước
lượng CPXD ĐCT. Tác giả tập trung vào phương pháp phát triển để phân tích dữ liệu
giá thầu; phân tích 14 tuyến ĐCT với 77 dự án có CPXD theo giá thầu lớn hơn 830
triệu USD; và sử dụng phương pháp xác nhận chéo để xác nhận tính chính xác của
mô hĩnh dự đoán. Bằng cách sử dụng kỹ thuật loại PERT, CPXD đã được dự đoán
chính xác ở giai đoạn sơ bộ trong khoảng 20%. [42]
Xishi Huang (2008) đã ứng dụng Neural Fuzzy phát triển mô hĩnh COMOCO,
trên cơ sở dữ liệu kinh nghiệm của các dự án trước đây, mô hĩnh này cho phép ước
tính được chi phí của các dự án khác lớn hơn và được ứng dụng trong ước tính chi
phí của dự án công nghiệp. Tác giả sử dụng các tham số học tập trong mô hĩnh, có ý
nghĩa cụ thế và toàn bộ quá trình quyết định là rõ ràng cho người dùng; do đó mô

hĩnh này có thế được giải thích và định giá bởi các chuyên gia. Một tính năng khác
của mô hình là cho phép các giá trị xếp hạng liên tục làm đầu vào và do đó loại bỏ
vấn đề của các dự án tương tự với các ước tính chi phí khác nhau. Xác thực bằng dữ
liệu công nghiệp cho thấy rằng mô hĩnh của chúng tôi có thế rất chính xác ước tính
độ chính xác khi so sánh với mô hĩnh COCOMO tiêu chuẩn [43]

17


Kareem Adel (2016) đã xác định 07 yếu tố có ý nghĩa tác động đến chi phí của
các dự án ĐCT. Dữ liệu đuợc sử dụng cho phát triển và xác nhận mô hĩnh dựa trên
lịch sử cơ sở dữ liệu đuợc thu thập từ 75 dự án ĐCT đã hoàn thành, đuợc xây dựng
từ năm 2003 đến 2013 tại Ai Cập. Một mô hĩnh mạng luới thần kinh đuợc thiết kế
bao gồm 3 lớp. Một lớp đầu vào với 7 neural thể hiện các yếu tố chi phí. Một lóp ẩn
đuợc tối uu hóa bằng cách sử dụng thuật toán di truyền bao gồm 26 tế bào thần kinh.
Một lóp đầu ra bao gồm một neural đại diện cho chi phí của mỗi hồ sơ thu thập dự án
ĐCT.[44]
2.2.2. Các nghiên cứu trong nước.
Luu Nhất Phong (2010) Tác giả đã sử dụng công cụ mạng neural nhân tạo và
phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để xây dựng mô hĩnh dự báo tổng mức đầu tu và
các chi phí từng phần trong cơ cấu tổng mức dự án công trình giao thông (đuờng bộ).
Một cuộc khảo sát với kết quả thu đuợc từ 75 ứng viên tham gia trả lời bảng câu hỏi
đã tim ra 20 yếu tố chính ảnh huởng đến tổng mức đầu tu xây dựng công trĩnh giao
thông đuờng bộ. Dữ liệu thu thập từ 33 dự án xây dựng công trình giao thông đuờng
bộ tại tỉnh Bình Dinh từ năm 2000 - 2009 đuợc thu thập đế làm thông tin cơ sở xây
dụng mô hình mạng neural nhân tạo và hồi quy tuyến tính đa biến [13].
Phan Văn Khoa (2007) với đề tài uớc luợng CPXD chung cu bằng mạng ANN,
tác giả đã tìm đuợc các nhân tố ảnh huởng đến CPXD nhà chung cu và đuợc chia làm
hai nhóm nhân tố. Sau đó dữ liệu đuợc thu thập từ 14 dụ án chung cu đuợc xây từ
những năm 2000. Sử dụng phần mềm Matlab đế xây dụng mô hình ANN tiến nhiều

lóp và 1 lóp ẩn [14].

18