Dự trù chi phí xây dựng cao ốc văn phòng bằng mô hình hồi quy tuyến tính và mạng neuron nhân tạo

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
-------------

NGUYỄN HỮU THỨC

DỰ TRÙ CHI PHÍ XÂY DỰNG CAO ỐC VĂN
PHỊNG BẰNG MƠ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
VÀ MẠNG NEURON NHÂN TẠO
Chuyên ngành: CÔNG NGHỆ VÀ QUẢN LÝ XÂY DỰNG
Mã số ngành : 60.58.90

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 12 naêm 2010


Luận văn thạc sĩ

CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
Cán bộ hướng dẫn khoa học: Tiến sĩ Lê Hoài Long …………………………………

Cán bộ chấm nhận xét 1: Tiến sĩ Ngô Quang Tƣờng…………………………………..

Cán bộ chấm nhận xét 2: Tiến sĩ Lƣu Trƣờng Văn ……………………………………

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG TP. HCM
Ngày 18 tháng 01 năm 2011.

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gơm:
1.
2.
3.
4.
5.

Tiến sĩ Lƣơng Đức Long
Phó giáo sư tiến sĩ Nguyễn Thống
Tiến sĩ Phạm Hồng Luân
Tiến sĩ Nguyễn Duy Long
Tiến sĩ Đinh Công Tịnh


Luận văn thạc sĩ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHÒNG ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
Tp. HCM, ngày …… tháng …… năm 2010

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên học viên

: NGUYỄN HỮU THỨC

Ngày, tháng, năm sinh: 28/03/1986

Phái: Nam
Nơi sinh: Quảng ngãi

Chuyên ngành

: Công nghệ và Quản lý xây dựng

MSHV

: 09080915

Khóa: 2009

I – TÊN ĐỀ TÀI: Dự trù chi phí xây dựng cao ốc văn phịng bằng mơ hình hồi quy
tuyến tính và mạng neuron nhân tạo
II – NHIỆM VỤ:
- Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng cao ốc văn phịng trong
giai đoạn hình thành ý tưởng dự án.
- Xây dựng và so sánh mơ hình hồi quy tuyến tính và mạng neuron nhân tạo để
dự báo xây dựng cao ốc văn phòng. Xây dựng phần mềm ứng dụng viết trên ngôn ngữ
Visual studio.
- So sánh với các mơ hình dự báo khác.
III – NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 25/08/2010.
IV – NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 06/12/2010.
V – HỌ VÀ TÊN CBHD: TS. LÊ HỒI LONG
CÁN BỘ HƢỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MƠN

QL. CHUN NGÀNH

TS. LÊ HOÀI LONG

TS. LƢƠNG ĐỨC LONG


Luận văn thạc sĩ

LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành được luận văn này, bản thân tôi đã rất nỗ lực và đã nhận được rất
nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của q thầy cơ, gia đình, bạn bè, đồng nghiệp. Đặc biệt là
sự hướng dẫn nhiệt tình của q thầy cơ giảng dạy chuyên ngành Công nghệ và Quản
lý xây dựng, bộ môn Thi công và Quản lý xây dựng đã truyền đạt cho tơi những kiến
thức q báu trong suốt quá trình học tập.
Xin gửi lời cám ơn chân thành đến TS. Lê Hoài Long. Thầy đã hỗ trợ nhiều tài
liệu, hướng dẫn nhiệt tình, giúp đưa ra phương pháp nghiên cứu và truyền đạt nhiều
kiến thức quí báu trong suốt thời gian thực hiện đề tài.
Xin gửi lời cám ơn các bạn cùng lớp đã giúp đỡ và đóng góp nhiều ý kiến hay
vào quyển luận văn tốt nghiệp của tôi. Cho tôi gởi đến các bạn lời cám ơn và chúc các
bạn hoàn thành luận văn tốt nghiệp của mình một cách xuất sắc nhất.
Xin gửi lời cám ơn các đồng nghiệp đã động viên và giúp đỡ tôi rất nhiều về
tinh thần và vật chất để tôi an tâm học tập và thực hiện luận văn tốt nghiệp như hôm
nay.
Và đặc biệt, xin được cám ơn những người thân yêu nhất của tôi đã luôn bên
cạnh, quan tâm, động viên và giúp đỡ tơi những lúc khó khăn, trở ngại để hoàn thành
luận văn này.
Một lần nữa xin cám ơn và gửi lời chúc sức khỏe đến q thầy cơ.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 06 tháng 12 năm 2010
Tác giả

Nguyễn Hữu Thức


Luận văn thạc sĩ

TĨM TẮT
Nghiên cứu đã tìm ra 16 yếu tố ảnh hưởng mạnh đến chi phí xây dựng cao ốc văn
phòng trong giai đoạn thành thành ý tưởng dự án từ việc khảo sát 53 chuyên gia về
quản lý dự án và tính dự tốn. Từ đó tiến hành thu thập 73 dự án cao ốc văn phòng trên
địa bàn thành phố Hồ Chí Minh để tiến hành mơ hình hồi quy tuyến tính và mạng
neuron nhân tạo để dự báo chi phí xây dựng cao ốc văn phịng. Trong đó mơ hình hồi
qui được sử dụng như một chuẩn để so sánh và đánh giá mơ hình ANN. Kết quả cho
thấy mơ hình ANN có khả năng mơ hình được tính phi tuyến của dữ liệu và cho kết
quả tốt hơn mơ hình hồi quy với sai số phần trăm tuyệt đối trung bình MAPE =
14.40%. Tuy nhiên kết quả nghiên cứu có thể tốt hơn nếu nghiên cứu giải quyết được
2 biến đầu vào là “Vị trí xây dựng” và biến “M&E”.

ABSTRACT
Research has found 16 factors that strongly influence the cost of construction of office
buildings in the period of the project ideas from surveying of 53 experts on project
management and cost estimates. Then, research proceed to collect data of 73 office
building projects in the area of Ho Chi Minh City to conduct linear regression models
and artificial neuron networks to forecast the cost of office buildings. The regression
models were used as standards for comparison and evaluation of ANN models. Results
showed that ANN models can describe non-linear relationships of data to be better
than regression models. The best model of this research obtained gives mean absolute
percentage error MAPE = 14,40%. However, research result can be better if research
solves the two input variables which are the "construction location" and "M &E".

Luận văn thạc sĩ

1

MỤC LỤC
CHƢƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ ............................................................................................. 6
1.1 Giới thiệu chung: ................................................................................................................. 6
1.2 Xác định vấn đề nghiên cứu: ...................................................................................... 7
1.3 Các mục tiêu nghiên cứu :........................................................................................... 8
1.4 Phạm vi nghiên cứu : ................................................................................................... 8
1.5 Đóng góp của nghiên cứu : ................................................................................................. 9
CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN ........................................................................................... 10
2.1 Tổng quan về lý thuyết, khái niệm và mô hình sử dụng trong nghiên cứu: ......... 10
2.2 Các nghiên cứu trƣớc đây: ............................................................................................... 12
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU........................................................... 22
3.1 Qui trình nghiên cứu: ........................................................................................................ 22
3.2 Thu thập dữ liệu: ................................................................................................................ 23
3.3 Các công cụ nghiên cứu: ................................................................................................... 23
3.4 Phân tích dữ liệu: ............................................................................................................... 23
CHƢƠNG 4: XÁC ĐỊNH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN CHI PHÍ XÂY
DỰNG CAO ỐC VĂN PHÒNG ..................................................................................... 31
4.1 Lập bảng câu hỏi và thu thập dữ liệu: ................................................................................ 31
4.2 Phân tích dữ liệu: .................................................................................................................. 34

CHƢƠNG 5: THU THẬP VÀ XỬ LÝ BỘ DỮ LIỆU CHO MƠ HÌNH .................... 40


Luận văn thạc sĩ

2

5.1 Thu thập bộ dữ liệu cho mơ hình:........................................................................................ 40
5.2 Xử bộ dữ liệu cho mơ hình: .................................................................................................. 40

CHƢƠNG 6: MƠ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH .................................................... 45
6.1 Mục đích: ............................................................................................................................... 45
6.2 Xử lý dữ liệu đƣa vào mơ hình:............................................................................................ 45
6.3 Mơ tả dữ liệu:......................................................................................................................... 46
6.4 Phân tích hồi quy: ................................................................................................................. 50
6.5 Kết luận: ................................................................................................................................. 56

CHƢƠNG 7: MƠ HÌNH MẠNG NEURON NHÂN TẠO .......................................... 58
7.1 Phƣơng pháp huấn luyện mạng: .......................................................................................... 58

7.2 Mơ hình 5 biến đầu vào: ................................................................................................... 58
7.3 Mơ hình 14 biến đầu vào: ................................................................................................. 60
7.4 Kết luận: ............................................................................................................................... 63
CHƢƠNG 8: CHƢƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.............. 66
8.1 Cơ sở lập trình: ................................................................................................................... 66
8.2 Lập trình: ............................................................................................................................. 68
8.3 Hƣớng dẫn sử dụng chƣơng trình: ................................................................................. 69
8.4 Ví dụ áp dụng chƣơng trình: ........................................................................................... 71
CHƢƠNG 9: TỔNG KẾT NGHIÊN CỨU ................................................................... 73
9.1 So sánh các mơ hình: ......................................................................................................... 73


Luận văn thạc sĩ

3

9.2 Kiến nghị và hƣớng phát triển đề tài: ........................................................................... 73
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................... 74
PHỤ LỤC ......................................................................................................................... 77


Luận văn thạc sĩ

4

DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Giá thuê văn phòng tại các thành phố lớn ở châu Á (Jetro)
Hình 2.1: Neuron con người
Hình 2.2: Sơ đồ neuron
Hình 2.3: Neuron nhân tạo
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Hình 3.2: Sơ đồ huấn luyện mạng (Phan 2007)
Hình 6.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đốn chuẩn hóa và phần dư chuẩn hóa
Hình 6.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hố
Hình 7.1: Biểu đồ sai số MAPE của mơ hình 5 biến đầu vào
Hình 7.2: Biểu đồ sai số MAPE của mơ hình 14 biến đầu vào và biến đầu ra là Y
Hình 7.3: Biểu đồ sai số MAPE của mơ hình 14 biến đầu vào và biến đầu ra là LnY
Hinh 8.1: Sơ đồ mạng neuron huấn luyện
Hình 8.2: Giao diện chương trình
Hình 8.3: Giao diện ví dụ áp dụng
DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu trước đây
Bảng 4.1: Các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng

Luận văn thạc sĩ

5

Bảng 4.2: Các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng các chuyên gia bổ sung
Bảng 4.3: Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng
Bảng 4.4: Các trị thống kê của các yếu tố
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định t
Bảng 4.6: Xếp hạng các phân loại tác động của các yếu tố
Bảng 5.1: Các biến đầu vào và đầu ra của mô hình
Bảng 5.2: Tổng hợp bộ dữ liệu
Bảng 6.1: Ma trận tương quan giữa các biến
Bảng 6.2: Ma trận tương quan giữa các biến
Bảng 6.3: Bảng phân tích ANOVA
Bảng 6.4: Bảng coefficients(a)
Bảng 6.5: Kết quả kiểm định Spearman
Bảng 6.6: Kết quả mơ hình hồi quy
Bảng 7.1: Tổng kết tất cả các mơ hình
Bảng 8.1: Tổng hợp các trọng số liên kết của lớp neuron lớp input và lớp ẩn 1
Bảng 8.2: Tổng hợp các trọng số liên kết của lớp neuron lớp ẩn 2 và lớp output
Bảng 8.3: 11 biến định lượng và phạm vi của của chúng


Luận văn thạc sĩ

6

CHƢƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ
1.1 Giới thiệu chung:
Theo điều tra về môi trường kinh doanh do Tổ chức xúc tiến Thương mại Nhật Bản

(The Japan External Trade Organization – gọi tắt là Jetro) cơng bố, TP.HCM có chi
phí th văn phịng đắt nhất khu vực ASEAN. Theo đó, giá th văn phịng tại
TP.HCM là 57 USD/m2/tháng. Với mức giá này, thì giá th văn phịng tại TP.HCM
đã vượt mặt tất cả các thành phố khác tại Đông Nam Á, kể cả Singapore (46,4
USD/m2/tháng) hay Bangkok (19,8 USD/m2/tháng) và đứng ở vị trí thứ 4 châu Á sau
các thành phố Mumbai, Hong Kong và Thượng Hải. Tiếp theo sau TP.HCM, 2 thành
phố của Việt Nam là Hà Nội và Đà Nẵng cũng được xét vào diện đắt đỏ là lượt là 42
USD/m2/tháng và 18 USD/m2/tháng.
USD/m2/tháng

Thành phố

Hình 1.1: Giá thuê văn phòng tại các thành phố lớn ở châu Á (Jetro)
Sở dĩ giá thuê văn phòng tại Việt Nam đắt đỏ như vậy là do Việt Nam vẫn là điểm đến
đầu tư hấp dẫn của các công tuy nước ngồi trong thời gian tới vì đây là nơi có chi phí
lao động thấp. Bên cạnh đó, Việt Nam được đánh giá là nước triển vọng nhất châu Á
về lĩnh vực truyền thông, phần mềm và xây dựng.


Luận văn thạc sĩ

7

Vậy theo số liệu thống kê trên thì nhu cầu xây dựng cao ốc văn phịng tại Việt Nam là
rất lớn. Và khi nghĩ đến việc xây dựng cao ốc văn phịng thì bước đầu tiên mà chủ đầu
tư phải nghĩ đến là sẽ bỏ ra bao nhiêu tiền để xây với qui mô là bao nhiêu? Trong
ngành xây dựng có rất nhiều phương pháp để ước lượng chi phí của một dự án xây
dựng trong giai đoạn đầu hình thành dự án như: phương pháp đơn vị, phương pháp thể
tích, phương pháp diện tích sàn, phương pháp SEM (storey enclosure method),
phương pháp ước lượng thừa số, phương pháp phần trăm, phương pháp từ trên xuống

dưới, phương pháp Bottom-up…Và trong các phương pháp này, phương pháp ước
lượng hồi quy tuyến tính và ước lượng tham số theo ANN (Artificial Neural Network),
đây là một phương pháp tỏ ra ưu việt trong việc ước lượng chi phí dự án xây dựng.
1.2 Xác định vấn đề nghiên cứu:
Trong giai đoạn hình thành dự án xây dựng, chủ đầu tư và nhà quản lý dự án luôn đặt
ra các câu hỏi: Dự án này sẽ tốn bao nhiêu tiền? Liệu ta phải huy động bao nhiêu vốn
cho dự án này? Qui mô dự án này nên như thế nào? Để giải quyết được vấn đề ta
nghiên cứu cách ước lượng một cách gần đúng cho chi phí của dự án xây dựng. Vì vậy
tạo ra một mơ hình để dự trù chi phí xây dựng cao ốc văn phịng là một điều cần thiết
cho chủ đầu tư và nhà quản lý dự án. Để làm được điều này ta cần giải quyết một số
vấn đề sau:
Các yếu tố nào ảnh hưởng đến chi phí xây dựng cao ốc văn phịng?
Mơ hình hồi quy và mơ hình ANN mơ hình nào tốt hơn?
Và khi tạo mơ hình thì ta tìm hiểu các biến đầu vào nào ảnh hưởng đến chi phí và
lấy biến đầu ra như thế nào cho phù hợp?
Với cách giải quyết vấn đề của nghiên cứu này có tốt hơn các nghiên cứu trước đó
khơng?


Luận văn thạc sĩ

8

1.3 Mục tiêu nghiên cứu:
Nghiên cứu được tiến hành nhằm đáp ứng các mục tiêu sau đây:
Xác định các yếu tố (biến đầu vào) ảnh hưởng đến chi phí xây dựng cao ốc văn
phịng để ứng dụng vào mơ hình.
Xây dựng mơ hình hồi quy để ước lượng chi phí xây dựng.
Xây dựng mơ hình mạng Neuron nhân tạo để ước lượng chi phí xây dựng.
So sánh các mơ hình và chọn ra mơ hình tốt nhất để lập ra 1 chương trình dự báo

nhanh chi phí.
1.4 Phạm vi nghiên cứu:
Vì thời gian và kinh phí có hạn nên đề tài chỉ nghiên cứu trong những giới hạn sau
đây:
Thời gian: Thời điểm thu thập dữ liệu là tháng 8 đến tháng 9 năm 2010, nghiên cứu
được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 10 đến tháng 11 năm 2010. Với các số
liệu từ các cơng trình từ năm 2000 đến nay.
Địa điểm: Đề tài chỉ được thực hiện đối với dự án trên địa bàn khu vực thành phố Hồ
Chí Minh.
Tính chất và đặc trƣng của đối tƣợng nghiên cứu:
Theo điều 4 của công văn 112/2009/NĐ-CP bang hành ngày 14/12/2009, tổng mức
đầu tư gồm: chi phí xây dựng, chi phí thiết bị, chi phí bồi thường, hỗ trợ và tái định cư,
chi phí quản lý dự án, chi phí tư vấn đầu tư xây dựng, chi phí khác và chi phí dự
phịng. Trong nghiên cứu này thực hiện đối với các dự án cao ốc văn phịng, thực hiện
ước lượng chi phí xây dựng và sử dụng giá trúng thầu để làm cơ sở ước lượng cho chi
phí này. Các phần chi phí cịn lại có thể được tính theo “Suất vốn đầu tư xây dựng” mà
bộ xây dựng cơng bố hằng năm (ví dụ: suất vốn đầu tư xây dựng năm 2009 theo quyết


Luận văn thạc sĩ

9

định số 411/QĐ-BXD ngày 31/03/2010) và quyết định số 957/QĐ-BXD ngày
29/9/2009.
Giai đoạn của dự án: nằm trong giai đoạn hình thành ý tưởng dự án (trước giai đoạn
thiết kế sơ bộ), lúc này chủ đầu tư và quản lý dự án đã xác định được loại hình cần đầu
tư và đang đặt những câu hỏi về qui mơ của cơng trình (cao bao nhiêu tầng? mỗi tầng
cao bao nhiêu? có cần khu thương mại hay khơng?...)
Quan điểm phân tích: Phân tích và thảo luận theo quan điểm của chủ đầu từ và nhà

quản lý dự án.
1.5 Đóng góp của nghiên cứu:
Trên thế giới và Việt Nam có rất nhiều cơng trình nghiên cứu liên quan đến việc ước
lượng chi phí cho các loại cơng trình xây dựng nhưng chưa có một nghiên cụ thể nào
về ước lượng chi phí xây dựng cho loại hình cao ốc văn phịng. Do đó, qua đề tài
nghiên cứu này, tác giả mong muốn có những đóng góp sau:
Đề tài này góp phần trong việc tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí xây
dựng cơng trình cao ốc văn phịng trong giai đoạn hình thành ý tưởng dự án.
Đề tài này giúp chủ đầu tư và nhà quản dự án quyết định nhanh việc có nên đầu
tư vào dự án này hay không và chọn qui mô dự án cho phù hợp trong giai đoạn
hình thành ý tưởng dự án.


Luận văn thạc sĩ

10

CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN
2.1 Tổng quan về lý thuyết, khái niệm và mơ hình sử dụng trong nghiên cứu:
2.1.1 Giá trúng thầu: là giá được phê duyệt trong kết quả lựa chọn nhà thầu làm cơ sở
để thương thảo hoàn thiện và ký hợp đồng (Luật đầu thầu).
2.1.2 Mơ hình hồi quy tuyến tính: được dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa
biến phụ thuộc Y và các biến độc lập X1, X2, …, Xn.
Mục tiêu của mơ hình hồi quy là mơ hình hóa mối liên hệ, nghĩa là từ các dữ liệu mẫu
đã thu thập ta cố gắng xây dựng mơ hình hóa toán học nhằm thể hiện một cách tốt nhất
mối liên hệ giữa Y và các biến độc lập X1, X2, …, Xn.
Phân tích hồi quy là xác định sự liên quan định lượng giữa các biến ngẫu nhiên Y và
các biến độc lập X1, X2, …, Xn. Kết quả của phân tích hồi quy được dùng để dự đốn.
Nếu giá trị của n biến độc lập X1, X2, …, Xn lần lượt là x1, x2, …, xn thì giá trị của biến
phụ thuộc yi*, thể hiện qua mơ hình hồi quy tuyến có dạng như sau:

yi* = β0+ β1x1i + β2x2i + … βnxni + ε

(2.1)

Trong đó α, βi (i = 1 : n): là các số tự nhiên.
β0: là giá trị ước lượng của biến y khi n biến X có giá trị bằng 0.
βi (i=1 : n): là các tham số chưa biết, gọi là các hệ số hồi quy, thể hiện mức thay đổi
của biến Y khi biến Xi thay đổi một đơn vị.
ε: sai số.
2.1.3 Mạng Neuron nhân tạo: là mạng được xây dựng bằng cách sao chép lại nguyên
lý tổ chức của hệ neuron con người.


Luận văn thạc sĩ

11

Hình 2.1: Neuron con người
Cấu trúc cơ bản của một neuron con người gồm các đầu vào (dendrities), thân neuron
và đầu ra (axon).

Hình 2.2: Sơ đồ neuron
Mc.Culloch và Pitts vào năm 1943 đề ra cấu trúc cơ bản của một neuron thứ i trong
trong mơ hình của mạng neuron nhân tạo.

Hình 2.3: Neuron nhân tạo


Luận văn thạc sĩ

12

xj – là đầu ra của neuron thứ j hoặc đầu vào từ mơi trường bên ngồi.
wij – là trọng số kết nối giữa neuron thứ I và neuron thứ j.
θI – giá trị ngưỡng của neuron thứ i.
yi – là đầu ra của neuron thứ i.
Để mạng neuron xử lý tình huống tốt (ở đây là ước lượng) thì mạng neuron cần phải
trải qua quá trình huấn luyện hay còn gọi là việc học.
2.2 Các nghiên cứu trƣớc đây về việc dự trù các loại chi phí trong các dự án xây
dựng:
Các nghiên cứu trước đây được tổng hợp trong bảng sau:


Luận văn thạc sĩ

13

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu trước đây.
Năm Tác giả

Tựa bài

Nội dung

Loại

Mơ hình

Biến

Kết luận

hình
2002 Emsley và
các tác giả

Data modeling and
application

of

Ước lượng tổng chi Cơng

a phí cho cơng trình,

network tác giả đã so sánh

xây

approach

to

dựng.

prediction of total quy tuyến tính và
construction costs.

mơ hình mạng
neuron.

Từ 8 đến 14 Ước lượng bằng
biến đầu vào.

trình

neural

the giữa mơ hình hồi

Hồi quy

mạng neuron 41
biến đầu vào với
biến đầu ra là chi

ANN

3 mơ hình: 5,
9, 41 biến
đầu vào.

phí trên m2 cho kết
quả tốt hơn.


Luận văn thạc sĩ

2003 Attalla
Hegazy

14

và Predicting

cost Sử dụng 2 loại mơ Các dự Hồi quy

deviation

in hình: mơ hình hồi án

reconstruction

artificial mơ

hình

neural

networks neuron nhân tạo để

trị CPI mơ hình và
ANN

dự đốn hiệu xuất

18 biến đầu
vào

thực tế nhưng mơ

hình mạng neuron

chi phí của các dự

sử dụng được số

án tái thiết.

lượng biến lớn

of Xây dựng 3 mơ Cơng
construction cost hình để ước lượng trình
xây
estimating models chi phí xây dựng:
dựng
based on regression mơ hình hồi quy dân
analysis,
neural tuyến tính, mơ hình dụng.
networks, and case- mạng
based reasoning.

có sự tương quan
cao khi dự đốn giá

mạng

2004 Kim và các Comparision
tác giả

vào

quy tuyến tính và thiết.

project:

versus regression.

tái

5 biến đầu cả 2 mơ hình đều

neuron

Hồi quy

vào

CBR tốt hơn cho
NN

trình.

cơng

mạng

hơn nhưng mơ hình

ước lượng chi phí
dưng

hình

dự báo chính xác

reasoning (CBR) để
xây

mô

neuron cho kế quả

và

case-based

15 biến đầu Kết quả cho thấy

12 biến đầu mặt lập dự tốn chi
vào.
phí xây dựng và dể
dàng cập nhập.

CBR


Luận văn thạc sĩ

15

2004 Kim và các Neural
tác giả

network nghiên cứu này sử Cơng
model
dụng 2 phương trình
xây
incorporating
a pháp để ước lượng
dựng
genetic algorithm chi phí xây dựng: dân
in
estimating mơ hình lan truyền dụng.
construction costs

ngược (BPN) và mơ
hình BPN kết với

GAs

12 biến đầu
vào.

Kết quả cho thấy
mơ hình BPN kết
với với mơ hình
GAs cho kết quả
tốt hơn.

BPN kết

hợp với
GAs

12 biến đầu
vào.

ANN

8 biến đầu Giải quyết được

với mơ hình GAs
2004 Gunaydm và A neural network Ước lượng chi phí Cơng
Dogan

approach for early cho các cơng trình trình
cost estimation of từ 4 đến 8 tầng xây
structural
of buildings

systems trong giai đoạn thiết dựng
kế sơ bộ.

dân
dụng
từ 4
đến 8
tầng.

vào.

phức tạp của hàm
phi tuyến.


Luận văn thạc sĩ

16

2005 Kim và các Hybrid models of nghiên cứu đã sử Công
tác giả

neural

BPN

networks dụng 3 loại mô hình trình

and
algorithms

vào.

genetic để ước lượng chi xây

GAs cho kết quả
tốt nhất.

for phí xây dựng và cho dựng

predicting

preliminary

8 biến đầu BPN kết hợp với

kết quả là mơ hình dân
cost BPN kết hợp với dụng.

BPN kết 8 biến đầu
hợp GAs

vào.

GA cho kết quả tốt

estimates

nhất.
NNs kết 8 biến đầu

2005 Wilmot

Neural
modeling

network Ứng
of neuron

dụng
để

mạng Đường
ước quốc

highway

lượng chi phí xây lộ.

construction costs.

dựng đường

hợp GAs

vào.

ANN

11 biến đầu Mơ hình ANN cho
kết quả tốt.
vào.


Luận văn thạc sĩ

17

2006 An và các tác A
giả

case-based Sử

reasoning

cost pháp

estimating

model hinhg

using

AHP

AHP-CBR) xây

support
machines
assessing
conceptual
estimates

vào.

hình

AHP-

CBR cho kết quả
tốt nhất.

GDM-

9 biến đầu

CBR

vào.

AHP-

9 biến đầu

CBR

vào.

SVM

20 biến đầu Mơ hình SVM cho

analytic phí từ kinh nghiệm dân

hierarchy process

2007 An và các tác Application

EW-CBR 9 biến đầu Mơ

(mơ trình

experience để ước lượng chi dựng

by

giả

phương Cơng

dụng

của các chun gia.

dụng.

of Sử dụng 2 mơ hình: Cơng
vector mơ hình SVM( The trình
in support
machine)

vector xây
và

mơ dựng.

cost hình phân tích biệt
thức
discriminant
analysis)

vào.

(the

DA

20 biến đầu
vào

kết quả tốt hơn


Luận văn thạc sĩ

2009 Cheng
các tác giả

18

và Web-based

Xây dựng một hệ Cơng

conceptual

cost thống EWCCE để trình

45 biến đầu Đây là
vào.

for ước lượng chi phí xây

estimates

hệ

thống có ứng dụng

dụng

using dùng có thể truy cập dân

trực

tiếp

thông qua mạng

Evolutionary Fuzzy hệ thống này qua dụng.
Neural

một

mạnh, có thể sử

xây dựng và người dựng

construction
projects

EWCCE

internet.

Inference mạng Internet.

Model
2009 Chao

Estimating project Xây dựng một hệ Công
overheads rate in thống

hỗ

trợ

DSS quyết định dựa vào xây

approach

using dữ liệu của công ty dựng.
và mạng neuron để
ước lượng chi phí
xây dưng.

Sử dụng các Hệ thống này có
biến tỷ lệ: 11 thể được cập nhập

ra trình

bidding:

neural networks

Hồi quy

biến.

DSS

hàng năm.


Luận văn thạc sĩ

2010 Hola
Krzysztof

19

và Estimation

of Nghiên cứu này đã Công
ứng

earthworks

dụng

execution time cost neuron
by

means

artificial

mạng tác đất.

5 biến đầu Nghiên
vào.

ước

cứu

này

giúp lựa chọn bộ
máy cho công tác

of lượng thời gian và

đất.

neural chi phí của cơng tác

networks
2006 Tran

để

ANN

đất

Mơ hình xác định Ước lượng qua 2 Cơng

Hồi quy

chi phí xây dựng mơ hình hồi quy và trình
dựa trên ứng dụng FNN

dân

mạng Neuron mờ.

dụng

FNN

16 biến đầu

FNN cho kết quả

vào.

tốt.

16 biến đầu
vào.

và
cơng
nghiệp
2007 Phan

Ước lượng chi phí Ứng

dụng

mạng Cơng

xây dưng chung cư neuron nhân tạo để trình
bằng mạng neuron ước lượng chi phí chung
nhân tạo

xây dựng cơng trình cư.
chung cư.

ANN

6 biến đầu Đây là một nghiên
vào

cứu ứng dụng.


Luận văn thạc sĩ

2008 Cao

20

Dự đốn độ chính nghiên cứu này đã Công

FNN

xác việc ước lượng tổng hợp 45 yếu tố trình

11 biến đầu 5 yếu tố ảnh hưởng
mạnh đến độ chính

vào

xác của ước lượng.

chi phí các dự án thành 11 nhóm từ xây
xây dựng trong giai đó phân tích để tìm dựng.
đoạn hình thành dự ra các yếu tố tác
án sử dụng nhân tố động mạnh đến độ
phân tích và mạng chính
neuron mờ.
2008 Nguyen

xác

ước

lượng.

Phân tích các nhân Xây dựng mơ hình Cơng

BBNs

37

yếu

tố Đã phân tích và

tố làm thay đổi chi xác suất xảy ra với trình

chia làm 3 ước

phí trong các dự án từng chi phí từ đó xây

nhóm.

lượng

được

các yếu tố rủi ro

đầu tư xây dựng ở đánh giá rủi ro chi dựng.

gây ra vượt chi phí

Việt Nam.

của dự án đầu tư.

phí.