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
ĐỀ TÀI:

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


Cơng trình được hồn 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 ĐỒNG

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

Ngày, tháng, năm sinh : 01/07/1993

Nơi sinh : Phú Yên

Chuyên ngành : Quản lý xây dựng

Mã ngành : 60.58.03.02

: 1770405

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 ron mờ để xây dựng mơ 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 2019
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN 1

TS. Lê Hoài Long
CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN 2

TS. Nguyễn Văn Châu
KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, tơi xin tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến Thầy hướng dẫn của tôi, TS.
Lê Hoài Long và TS. Nguyễn Văn Châu, những người thầy đã tận tình hướng dẫn,
giúp đỡ, nhắc nhở tơi trong suốt q trình thực hiện nghiên cứu.
Kế đến, tơi 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 q
trình học tập và nghiên cứu.
Xin chân thành cảm ơn các anh chị đồng nghiệp trong Công ty Tư Vấn
Dasan Việt Nam đã hỗ trợ, cung cấp cho tôi những thông tin và dữ liệu q giá về
đề tài để tơi 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 như
các kiến thức bổ ích.
Cuối cùng, tơi xin gửi lịng cảm ơn ba mẹ, người yêu, anh chị em và những
người thân trong gia đình, nhờ có gia đình mà tơi có thể vượt qua những khó khăn
để hồn thành Luận văn.
Với những kiến thức và kinh nghiệm còn hạn chế, Luận văn khơng tránh
khỏi những sai sót nhất định. Kính mong q Thầy Cơ, đọc giả thơng cảm và đóng
góp ý kiến để tơi có thể bổ sung, hồn thiện.
Trân trọng!
Tp. HCM, ngày 09 tháng 06 năm 2019
Nguyễn Văn Danh

TĨM TẮT
Dự tốn chi phí dự án là khâu rất quan trọng trong việc phát triển mạng lưới
đường cao tốc ở Việt Nam, vì đây là nội dung cơ bản trong bài tốn 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 được điều chỉnh theo những thay đổi về điều kiện kinh tế – xã hội. 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 lịng tin của
cơng chúng. Một kết quả ước lượng quá cao sẽ dẫn đến việc khơng thể bố trí nguồn
vốn phù hợp, khơng đáp ứng được 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
hưởng đến chi phí xây dựng đường cao tốc ở Việt Nam, sau đó xây dựng mơ hình
ước lượng chi phí với 13 nhân tố ảnh hưởng, thông qua khảo sát ý kiến các chuyên
gia bên lĩnh vực xây dựng đường cao tốc và tác giả đã thu thập dữ liệu cho mơ hình
từ 55 gói thầu đã được xây dựng và đưa vào sử dụng. Sử dụng mạng Nơ ron 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 ngược và phân cụm
dữ liệu trừ để tạo ra các mơ hình ANFIS tối ưu. Dữ liệu trước khi đưa vào mơ hình
đã được chuẩn hóa theo tỉ lệ [0,1] để tăng hiệu suất đào tạo. Từ kết quả tính tốn mơ
hình, một ứng dụng GUI được viết ra để dễ dàng sử dụng và sẽ là công cụ hữu ích
cho tư vấn thiết kế, chủ đầu tư, cơ quan quản lý...trong việc ước lượng chi phí xây
dựng đường cao tốc ở giai đoạn nghiên cứu khả thi, chưa có nhiều thơng tin chính
xác, chưa 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
Tơi xin cam đoan Luận văn này hồn tồn do tơi 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.

TỔNG QUAN ....................................................................................12

2.1.

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

2.2.

Các nghiên cứu trước 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 hưởng .........................................................................41

3.3.

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

3.3.1.

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

3.3.2.

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

3.4.

Sử dụng ANFIS để xây dựng mơ hình. ...............................................................51

CHƯƠNG 4.

XÂY DỰNG MƠ HÌNH ....................................................................55

4.1.

Mơ hình ước lượng CPXD ĐCT. ........................................................................55

4.2.

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

4.3.

Tạo mơ hình ANFIS trong Matlab. .....................................................................60

4.4.

Kiểm tra mơ hình. ................................................................................................75
1


4.5.

Kết quả mơ hình. .................................................................................................76

4.6.

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

4.6.1.

Xuất mơ 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. Mơ tả biến ngơn 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. Mơ hình hệ thống suy luận mờ của Tagaki, Sugeno biểu diễn R1, R238
Hình ảnh 2.12 Cấu trúc ANFIS tương ứng với mơ hình mờ Tagaki, Sugenno biểu diễn
R1, R2 ........................................................................................................................... 38
Hình ảnh 3.2. Cơng cụ ANFIS trong MATLAB .......................................................... 52
Hình ảnh 4.1. Quy trình tạo mơ 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
Hình ảnh 4.6. Cấu trúc của hệ thống neural - mờ......................................................... 67
Hình ảnh 4.8. Hàm thành viên ban đầu và cuối cùng sau nhiều lần điều chỉnh qua mỗi
kỳ huấn luyện................................................................................................................ 71
Hình ảnh 4.9. Xem bề mặt liên hệ các biến đầu vào và đầu ra .................................... 75
Hình ảnh 4.10. Kiểm tra mơ hình với sai số đạt được là 0.097 .................................... 76
Hình ảnh 4.11. Mơ 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 hợp 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 Long

VEC

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 tồn diện về Phát triển bền vững Hệ thống
Giao thơng Vận tải Việt Nam

BGTVT

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 thì 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 Nẵng – 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 TpHCM- Long ThànhDầu Giây được đưa vào sử dụng năm 2015, góp phần thúc đẩy nền kinh tế khu vực
Đơng Nam Bộ.[1]

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 đường bộ cao tốc Việt Nam về cơ
bản đều đã được nghiên cứu và đưa vào quy hoạch, một vài tuyến đưa 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 nước không đủ và vốn vay ODA ưu đãi thì lại ngày càng
khó khăn, nên kết quả xây dựng hệ thống đường bộ cao tốc ở Việt Nam hiện nay cịn
rất hạn chế. Vì vậy vào tháng 05/2019 Bộ Giao Thông Vận Tải đã kêu gọi đầu tư 8 dự
án ĐCT theo hình 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 vì 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, nhà
nước khơng đảm bảo tài chính…Trong đó cơng 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
Tổ 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. Thơng 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 tốn chưa đúng,
chưa đủ, thiết kế khơng phù hợp thực tế, thay đổi thiết kế, biến động giá vật tư...Chính

vì vậy, tác giả muốn xây dựng một mơ hình ước lượng chi phí ban đầu cho các dự án
xây dựng ĐCT, mơ hình 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 hình; 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 trị 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
lịng tin của công chúng. Một kết quả ước lượng quá cao sẽ dẫn đến việc khơng thể bố
trí nguồn vốn phù hợp, 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 mơ hình ước lượng CPXD ĐCT
ở Việt Nam;
 Xác nhận độ tin cậy của mơ hình và sử dụng mơ hình để xác định chi
phí 01 gói thầu cụ thể trong thực tế .
 Xây dựng một chương 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, hợp 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 thể là trong lĩnh vực quản lý dự án,
tư vấn, nhà thầu xây dựng ĐCT ở Việt Nam, cụ thể 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 cơng trình

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 thơng 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, thơng 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 thể nhanh chóng đưa ra ước
lượng chi phí của tuyến ĐCT theo mơ hình 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
tốn mờ và xây dựng mơ 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 được xác định bằng những cách khác nhau trong mỗi giai đoạn của một dự án
(Ayed, 1997). Trong đó, dự tốn chi phí giai đoạn thiết kế sơ bộ là một yếu tố
quan trọng quyết định đến sự thành công trong tương lai của các dự án cơ sở hạ
tầng ở giai đoạn đầu trước khi hoàn thành thiết kế chi tiết. Đây là một quá trình
dựa trên kinh nghiệm, trong đó liên quan đến việc tìm ra mối quan hệ phức tạp
giữa chi phí và các nhân tố ảnh hưởng của nó (Ahiaga-Dagbui, 2012). Chúng ta có
thể thấy được tầm quan trọng của việc xác định đúng chi phí trong giai đoạn thiết
kế sơ bộ của dự án thông qua hình ảnh 2.1 là như thế nào, ở giai đoạn ban đầu của
dự án, đường cong ảnh hưởng 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

hưởng rất lớn đến CPXD sau này. Vì vậy việc xác định đúng CPXD trong giai
đoạn này có ý nghĩa to lớn đến sự đúng đắn của tổng mức đầu tư được phê duyệt,
bởi vì các chi phí như quản lý dự án, chi phí thẩm tra, tư vấn... đều được xác định
thơng qua CPXD theo một thông số phần trăm theo quy định của nhà nước. Dự án
xây dựng ĐCT luôn ẩn chứa nhiều rủi ro hơn các dự án thông thường khác, vì đây
là dự án thường có nguồn vốn rất lớn và cần rất nhiều nhân cơng, máy móc, thiết
bị, chính vì vậy việc xác định giá trị vốn ban đầu có ý nghĩa quyết định đến thành
cơng của dự án.
12


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)
Dự tốn chi phí là yếu tố quan trọng hàng đầu của quá trình ra quyết định
đầu tư cho các dự án. Từ quan điểm của các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng, dự tốn
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 ln gặp khó khắn vì lượng thơng tin về dự án hạn chế
và có khả năng thay đổi thiết kế nhiều lần và thường được chuẩn bị trong thời gian
hạn chế. Việc uớc tính CPXD trong giai đoạn ban đầu, nghiên cứu khả thi được
coi là một nhiệm vụ đầy khó khăn, thách thức đối với các kỹ sư lập dự án, vì việc
này diễn ra ở giai đoạn ban đầu của một dự án, thời điểm chỉ có những thơng tin
hạn chế, thiếu chính xác và nhiều yếu tố ảnh hưởng đến chi phí dự án khơng rõ
ràng, nhất là đối với các dự án xây dựng hạ tầng giao thông, mà đặc biệt hơn là
ĐCT. Bằng những phương pháp hiện tại như sử dụng suất đầu tư hay dữ liệu dự
án tương tự thì nhiều kỹ sư lập dự án đã chưa đánh giá được tổng 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 cơng trình...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 mơ hình 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 trình nghiên cứu của
ơng nhằm phát triển một phương pháp cho tiến hành mơ hình 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 thì 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 cơng, năm xây dựng, mơ hình 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 mơ hình Neural nhân tạo. Ơng đã đưa ra các giá trị đầu
vào của mơ hình là: loại dự án như cầu, đường, hạ tầng kỹ thuật, năm xây dựng,
mùa xây dựng, vị trí, thời gian hồn thành dự án, điều kiện địa chất...Với giá trị
đầu ra là CPXD tuyến đường, mơ hình dự báo khá tốt.[33]
Kate D. Hunter (2014) với đề tài xây dựng mơ hình dự tốn 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 mơ hình là CPXD của tuyến ĐCT [37]
Sonmez (2009) với nghiên cứu có nội dung phát triển một mơ hình tham số
cho dự tốn chi phí hệ thống đường sắt đơ 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 mơ hình 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, mơ
hình 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 mơ hình hồi quy, đặc biệt là để xác định các mối
quan hệ phi tuyến tính. Hành vi dự đốn và hiệu suất của các mơ hình được so
sánh để xác định một mơ hình 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 mơ
hình 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 tốn 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 kể 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 hiểu và tính ổn định của mơ hình, 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 để đào tạo mơ 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 mơ 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 phương
trung bình gốc. Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy LASSO vượt trội hơn mơ hình
hồi quy OLS dựa trên các tiêu chí.[39]
Nabil Ibrahim (2003) đề xuất mơ hình ước lượng CPXD đường bằng SVM.
Tác giả đưa ra 12 nhân tố ảnh hưởng đến mơ hình 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. Mơ hình được xây dựng có thể dự đốn

thành cơng 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 mơ hình mạng ANN để dự đoán CPXD
ĐCT trong tương lai, dựa trên các nhân tố CPXD, chi phí vật liệu, nhân cơng 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 mơ hình mạng lưới thần
kinh nhân tạo đã được phát triển liên quan đến tổng CPXD ĐCT, được mô tả theo
chỉ số CPXD ĐCT, đến chi phí vật liệu xây dựng, nhân cơng và thiết bị, đặc điểm
của hợp đồng và môi trường hợp đồng phổ biến tại thời điểm đó hợp đồng đã cho.
Kết quả chứng minh rằng mơ hình có thể 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 tương lai và mơi 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
đốn được đưa ra bởi mơ hình ước tính rằng CPXD ĐCT ở Louisiana sẽ tăng gấp
đôi từ năm 1998 đến 2015. [41]
Mounir El Asmar (2011) đề ra cách tiếp cận mới để xây dựng mơ hình 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 mơ hình dự đốn. 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 mơ hình
COMOCO, trên cơ sở dữ liệu kinh nghiệm của các dự án trước đây, mơ hình 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 mơ hình, có ý nghĩa cụ thể và tồn bộ q trình quyết định là rõ ràng cho
người dùng; do đó mơ hình này có thể được giải thích và định giá bởi các chuyên
gia. Một tính năng khác của mơ 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 cơng nghiệp cho thấy rằng mơ hình của chúng
tơi có thể rất chính xác ước tính độ chính xác khi so sánh với mơ hình 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 được sử dụng cho phát triển và xác nhận mơ hình dựa
trên lịch sử cơ sở dữ liệu được thu thập từ 75 dự án ĐCT đã hoàn thành, được xây
dựng từ năm 2003 đến 2013 tại Ai Cập. Một mơ hình mạng lưới thần kinh được
thiết kế bao gồm 3 lớp. Một lớp đầu vào với 7 neural thể hiện các yếu tố chi phí.
Một lớp ẩn được tối ưu hóa bằng cách sử dụng thuật toán di truyền bao gồm 26 tế
bào thần kinh. Một lớp 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.
Lưu 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 mơ hình dự báo tổng mức đầu
tư và các chi phí từng phần trong cơ cấu tổng mức dự án cơng trình giao thơng
(đường bộ). Một cuộc khảo sát với kết quả thu được từ 75 ứng viên tham gia trả
lời bảng câu hỏi đã tìm ra 20 yếu tố chính ảnh hưởng đến tổng mức đầu tư xây
dựng cơng trình giao thơng đường bộ. Dữ liệu thu thập từ 33 dự án xây dựng cơng
trình giao thơng đường bộ tại tỉnh Bình Định từ năm 2000 - 2009 được thu thập để
làm thông tin cơ sở xây dựng mô hình mạng neural nhân tạo và hồi quy tuyến tính
đa biến [13].

Phan Văn Khoa (2007) với đề tài ước lượng CPXD chung cư bằng mạng
ANN, tác giả đã tìm được các nhân tố ảnh hưởng đến CPXD nhà chung cư và
được chia làm hai nhóm nhân tố. Sau đó dữ liệu được thu thập từ 14 dự án chung
cư được xây từ những năm 2000. Sử dụng phần mềm Matlab để xây dựng mơ
hình ANN tiến nhiều lớp và 1 lớp ẩn [14].
18