Mô hình học máy ước tính chi phí xây dựng nhà máy sơ bộ: Nghiên cứu điển hình ở miền Nam Việt Nam

Việc xây dựng các doanh nghiệp công nghiệp trở nên cần thiết hơn trong những năm gần đây. Điều quan trọng là các nhà quản lý dự án phải ước tính toàn bộ chi phí của một dự án xây dựng ở giai đoạn đầu này. Các phương pháp hiện tại sử dụng kinh nghiệm của người vận hành như một công thức toán học. Ước tính ban đầu không chính xác do thiếu các điểm dữ liệu có sẵn, dẫn đến chi phí dự án vượt mức. 



Nghiên cứu “Machine Learning Models for Estimating Preliminary Factory Construction Cost: Case Study in Southern Vietnam” của Trần Nguyễn Ngọc Cương và các cộng sự công bố trên International Journal of Construction Management 23(16) sử dụng các kỹ thuật học máy khác nhau để dự đoán chi phí xây dựng nhà máy sơ bộ. Năm kỹ thuật dự đoán số phổ biến gồm: máy vectơ hỗ trợ (SVM), mạng nơ ron nhân tạo (ANN), hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN), kỹ thuật phân loại và dựa trên hồi quy (CART), phát hiện tương tác tự động chi bình phương toàn diện (CHAID) được sử dụng cho mô hình cơ sở và mô hình tổng hợp. Mạng lưới thần kinh học sâu (DLNN) cũng được sử dụng trong nghiên cứu này. Mô hình máy học được huấn luyện và thử nghiệm trên dữ liệu thực tế được thu thập ở miền Nam Việt Nam. Học sâu vượt trội hơn tất cả các thuật toán học máy khác trong so sánh này, trong khi mô hình tổng hợp của mạng lưới thần kinh nhân tạo và hồi quy tuyến tính tổng quát cũng hoạt động tốt. Người ước tính chi phí có thể nhanh chóng chọn mô hình tốt nhất để dự kiến chi phí xây dựng nhà máy sơ bộ bằng cách truy cập vào nhiều phương pháp ước tính khác nhau.

THÔNG TIN BÀI BÁO

Nguyen Dang Trinh, Pham Duc Thang, Tran Nguyen Ngoc Cuong & Tran Duc Hoc (2023). Machine Learning Models for Estimating Preliminary Factory Construction Cost: Case Study in Southern Vietnam. International Journal of Construction Management, 23:16, 2879-2887, DOI: 10.1080/15623599.2022.2106043

>> https://www.tandfonline.com/action/showCitFormats?doi=10.1080%2F15623599.2022.2106043

THÔNG TIN TÁC GIẢ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

TS. Trần Nguyễn Ngọc Cương hiện là giảng viên Bộ môn Kinh tế Thế giới và Quan hệ Kinh tế Quốc tế thuộc Khoa Kinh tế và Kinh doanh Quốc tế, Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN. Ông là Tiến sĩ về Phát triển bền vững và Quản lý dự án. Trước khi công tác tại Trường Đại học Kinh tế từ năm 2022, TS. Ngọc Cương đã có kinh nghiệm làm việc tại các đơn vị lớn như Kiểm toán Nhà nước, Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, Shimizu Corporation…; kinh nghiệm giảng dạy tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Đại học Western Sydney - Australia…


Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN


Các tin khác