BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN LÊ TUẤN KHANH ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG KIỂM SOÁT DỰ ÁN XÂY DỰNG THEO PHƯƠNG PHÁP QUẢN LÝ GIÁ TRỊ ĐẠT ĐƯỢC (EVM) LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT XÂY DỰNG DÂN DỤNG VÀ CÔNG NGHIỆP ĐÀ NẴNG, 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN LÊ TUẤN KHANH ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG KIỂM SOÁT DỰ ÁN XÂY DỰNG THEO PHƯƠNG PHÁP QUẢN LÝ GIÁ TRỊ ĐẠT ĐƯỢC (EVM) Chuyên ngành: Kỹ thuật Xây dựng Dân dụng và Công nghiệp Mã số : 60.58.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT XÂY DỰNG DÂN DỤNG VÀ CÔNG NGHIỆP Người hướng dẫn khoa học: TS VŨ DUY THẮNG ĐÀ NẴNG, 2017 LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn tới Lãnh đạo trường Đại học Duy Tân, khoa Sau đại học, các Thầy, Cô giáo đã tạo mọi điều kiện thuận lợi giúp tôi hoàn thành quá trình học tập và nghiên cứu Tôi xin cảm ơn TS Vũ Duy Thắng đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo để tôi hoàn thành luận văn này Tôi cũng xin cảm ơn các cơ quan, bạn bè đồng nghiệp và những người thân đã cùng chia sẻ, giúp đỡ, động viên, tạo mọi điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành nhiệm vụ học tập và cuốn luận văn này Tác giả luận văn LÊ TUẤN KHANH LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, dưới sự hướng dẫn của TS Vũ Duy Thắng Những nội dung nghiên cứu, kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình thức nào trước đây Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung luận văn của mình Tác giả luận văn LÊ TUẤN KHANH MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 1 Tính cấp thiết của đề tài luận văn 1 2 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 2 3 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu .2 4 Phương pháp nghiên cứu .2 5 Nội dung nghiên cứu, bố cục luận văn 2 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ THỰC TRẠNG QUẢN LÝ CHI PHÍ XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH VÀ VIỆC ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH 4 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 4 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO 5 1.2.1 Mô hình CART (Classification And Regression Trees) 6 1.2.2 Mô hình MT (Model Tree) 7 1.2.3 Mô hình ANN (Artificial Neural Networks) 8 1.3 ƯỚC TÍNH CHI PHÍ XÂY DỰNG VỚI LS-SVM 10 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT DỰ ĐOÁN CHI PHÍ HOÀN THÀNH THEO EVM VÀ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH EAC-LSPIM 14 2.1 DỰ ĐOÁN CHI PHÍ HOÀN THÀNH 14 2.2 PHÂN TÍCH MÔ HÌNH EAC-LSPIM 16 2.3 DÙNG MÁY HỌC LS-SVM ĐỂ PHÂN TÍCH HỒI QUY 17 2.4 PHÂN TÍCH HỒI QUY VỚI KHOẢNG THỜI GIAN DỰ ĐOÁN .19 2.4.1 Bối cảnh 19 2.4.2 Đánh giá hiệu suất của khoảng dự báo 21 2.4.3 Các công trình trước khi dự đoán khoảng cách dự đoán .22 2.5 THUẬT TOÁN TỐI ƯU HOÁ SỰ ĐỘT BIẾN .24 2.5.1 Khởi tạo 25 2.5.2 Đột biến 25 2.5.3.Chéo 25 2.5.4 Lựa chọn .26 2.5.5 Ngừng kiểm tra tiêu chí .26 2.6 ĐÁNH GIÁ VÀ HIỆU CHỈNH MÔ HÌNH 26 CHƯƠNG 3 ÁP DỤNG MÔ HÌNH EAC-LSPIM ĐỂ DỰ ĐOÁN CHI PHÍ HOÀN THÀNH ĐỐI VỚI NHÓM NHÀ Ở XÃ HỘI THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG .30 3.1 NHẬP DỮ LIỆU 31 3.2 LS-SVM ĐỂ ƯỚC LƯỢNG ĐIỂM ƯỚC TÍNH ĐẾN KHI HOÀN THÀNH 36 3.3 CÔNG SUẤT DỰ ĐOÁN ETC 36 3.4 LS-SVM ĐỂ SUY LUẬN VỀ CÁC GIỚI HẠN DỰ ĐOÁN ETC 39 3.5 TỔNG HỢP DỰ TOÁN CHI PHÍ DỰ ÁN ĐẾN HOÀN THÀNH 39 3.6 KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VÀ KẾT LUẬN .39 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .46 TÀI LIỆU THAM KHẢO QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI (BẢN SAO) DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT CART : Các cây phân loại và hồi quy MT : Mô hình cây ANN : Mạng thần kinh nhân tạo LS-SVM : Mô hình áp dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích DE : Tối ưu hóa đột biến MLIE : Ước lượng khoảng cách dựa trên máy EVM : Quản lý giá trị đạt được PV : Giá trị kế hoạch BCWS : Chi phí dự toán ngân sách EV : Giá trị kiếm được BCWP : Chi phí đã thực hiện AC : Chi phí thực tế ACWP : Chi phí đã thực hiện EAC : Ước tính khi hoàn thành AI : Trí tuệ nhân tạo PI : Khoảng dự đoán PICP : Xác xuất khoảng dự đoán MPI : Độ rộng trung bình của khoảng dự đoán ML : Máy học MLIE : Ước lượng khoảng cách theo máy học PL : Giới hạn dự đoán NFE : Số lượng các đánh giá chức năng ETC : Ước tính đến hoàn thành RMSE : Sai số trung bình R2 : hệ số tương quan giữa 2 biến DANH SÁCH BẢNG Số hiệu Tên bảng Trang bảng Dự báo ETC với 10 yếu tố ảnh hưởng đến dự án 31 3.1 Thông tin dự án 32 3.2 Thông tin dự án 3 với 11 lần cập nhận thông tin 36 3.3 Kết quả mô hình huấn luyện dự án 1-11 39 3.4 Kết quả mô hình kiểm tra dự án 12, 13 43 3.5 DANH SÁCH HÌNH VẼ Số hiệu hình Tên hình dự đoán Trang 1.1 Mô hình mạng nơron thần kinh (Training 9 2.1 Mô hình EAC-LSPIM 17 2.2 Giới hạn dự đoán và khoảng thời gian 20 2.3 Ước tính khoảng cách máy học (ML) 23 2.4 Thuật toán tối ưu hóa sự biến đổi 24 2.5 Tiến trình kiểm tra chéo 27 2.6 Phép xác nhận chéo 28 3.1 Sơ đồ tính ETC 30 3.2 Tính toán PI cho một cụm 38 Kết quả mô hình huấn luyện 3.3 44 Predicted) 3.4 Kết quả mô hình kiểm chứng 44 3.5 Kết quả dự báo cho mô hình kiểm tra (dự án 12) 45 1 3111 MỞ ĐẦU 1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Thực hiện “Chiến lược phát triển nhà ở quốc gia đến năm 2020 và tầm nhìn đến năm 2030” của Chính phủ, thời gian gần đây Đà Nẵng đã đẩy mạnh triển khai chương trình phát triển nhà ở cho người có thu nhập thấp sử dụng nguồn vốn đầu tư từ ngân sách nhà nước hay còn được gọi là nhà ở xã hội Theo đó, đến năm 2020 Đà Nẵng sẽ xây dựng 187 khối nhà với khoảng 10.400 căn hộ từ nguồn vốn ngân sách, đến hết năm 2016 thành phố đã đưa trên 8.300 căn hộ vào sử dụng theo hình thức cho thuê và bán trả góp cho những đối tượng là cán bộ công chức, viên chức, lực lượng vũ trang và những người có thu nhập thấp sinh sống, làm việc lâu dài trên địa bàn thành phố Trong quá trình phát triển đô thị, gắn với công tác giải tỏa và chỉnh trang đô thị, thành phố Đà Nẵng đã đầu tư nhiều dự án công trình nhà ở Theo đó, việc phát triển nhà ở chung cư gắn liền với chương trình “Thành phố 3 có” và sau này là chương trình “Nhà ở xã hội” Hiện nay, Công ty Quản lý nhà chung cư đang quản lý 10.636 căn hộ chung cư, nhà liền kề đã được đưa vào sử dụng, bố trí cho thuê Để thực hiện chủ trương nêu trên, thành phố Đà Nẵng đang ra sức huy động nguồn lực xã hội để đầu tư Nhà ở xã hội Vấn đề hiệu quả của việc đầu tư nhằm tránh việc lãng phí ngân sách, hoặc xây dựng đình trệ do thiếu vốn, hoặc giảm chất lượng các công trình đang là vấn đề được đưa ra Việc dự đoán chi phí xây dựng hiện nay chưa rõ ràng và thiếu tính thực tế Hầu hết, việc dự đoán chi phí chỉ dựa trên quy mô và quy định về “Suất đầu tư” của Bộ Xây dựng ban hành mà không đặt một cách cụ thể vào điều kiện kỹ thuật, thị trường, địa phương Cũng thấy rằng, chưa có công cụ hữu hiệu nào được đưa ra để dự báo chi phí xây dựng có độ tin cậy cao