Tổng quan nghiên cứu

Ngành xây dựng đóng vai trò trọng yếu trong phát triển kinh tế quốc dân, đặc biệt trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật. Tại Thành phố Hồ Chí Minh, vốn đầu tư xây dựng tăng trưởng ổn định qua các năm, với mức tăng vốn đầu tư xây dựng ngành giáo dục đạt khoảng 67% từ năm 2011 đến 2015. Số lượng trường trung học phổ thông và học sinh cũng tăng lần lượt khoảng 8% và 4% trong giai đoạn này, phản ánh nhu cầu cấp thiết về phát triển cơ sở vật chất giáo dục. Tuy nhiên, tình trạng nợ đọng vốn đầu tư xây dựng cơ bản và chi phí vượt dự toán vẫn là thách thức lớn, ảnh hưởng đến tiến độ và chất lượng các dự án trường học sử dụng ngân sách nhà nước.

Trong bối cảnh đó, việc ước lượng chi phí xây dựng chính xác ngay từ giai đoạn ý tưởng thiết kế sơ bộ trở nên cấp thiết nhằm đảm bảo hiệu quả sử dụng nguồn vốn, giảm thiểu lãng phí và hỗ trợ các nhà đầu tư, chủ đầu tư trong việc chuẩn bị tài chính. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xác định các yếu tố ảnh hưởng chính đến chi phí xây dựng công trình trường trung học phổ thông tại TP. Hồ Chí Minh, xây dựng mô hình ước lượng chi phí dựa trên mạng nơ ron nhân tạo (ANN), kiểm tra và so sánh độ chính xác của mô hình, đồng thời thiết lập chương trình ứng dụng tính toán ước lượng chi phí.

Phạm vi nghiên cứu tập trung trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, với dữ liệu các công trình trường trung học phổ thông đã và đang xây dựng trong giai đoạn từ năm 2000 đến 2015. Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc hỗ trợ quản lý chi phí xây dựng, nâng cao hiệu quả đầu tư, đồng thời cung cấp công cụ dự báo chi phí chính xác cho các dự án sử dụng vốn ngân sách nhà nước.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết ước lượng chi phí xây dựng và mô hình mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN).

  • Ước lượng chi phí xây dựng: Đây là quá trình dự đoán chi phí dự án trong giai đoạn thiết kế sơ bộ, dựa trên các yếu tố đặc trưng của công trình như số tầng, diện tích xây dựng, phương án móng, kết cấu mái, số lớp học, diện tích sân vườn, khu để xe, và hình thức xây dựng. Việc ước lượng chính xác giúp kiểm soát ngân sách, giảm thiểu phát sinh và đảm bảo tiến độ dự án.

  • Mạng nơ ron nhân tạo (ANN): Là mô hình tính toán mô phỏng hoạt động của bộ não con người, có khả năng xử lý các bài toán phi tuyến phức tạp. ANN gồm ba lớp chính: lớp đầu vào (biến đầu vào), lớp ẩn (xử lý thông tin), và lớp đầu ra (kết quả dự báo). Thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation) được sử dụng để tối ưu trọng số mạng, nâng cao độ chính xác dự báo. ANN được ứng dụng rộng rãi trong ước lượng chi phí xây dựng nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp, cho kết quả chính xác hơn các mô hình truyền thống như hồi quy tuyến tính.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: chi phí xây dựng, tổng mức đầu tư, suất chi phí xây dựng, sai số trung bình tuyệt đối (MAE), sai số phần trăm trung bình tuyệt đối (MAPE), và các thuật toán tối ưu hóa trọng số như Genetic Algorithms (GA).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các dự án trường trung học phổ thông tại TP. Hồ Chí Minh, sử dụng nguồn vốn ngân sách nhà nước, trong giai đoạn 2000-2015. Dữ liệu bao gồm dự toán, thiết kế cơ sở, thiết kế kỹ thuật thi công và quyết toán công trình. Tổng số mẫu khảo sát khoảng 50-60 công trình, được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên có chủ đích nhằm đảm bảo tính đại diện và chất lượng dữ liệu.

Phương pháp phân tích chính là xây dựng mô hình mạng nơ ron nhân tạo với cấu trúc gồm 7 biến đầu vào đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng chính và 1 biến đầu ra là chi phí xây dựng. Thuật toán lan truyền ngược được áp dụng để huấn luyện mô hình trên phần mềm Excel kết hợp với SPSS nhằm tối ưu trọng số và kiểm tra độ chính xác. Dữ liệu được chia thành 80% dùng để huấn luyện và 20% để kiểm tra mô hình. Sai số MAPE và MAE được sử dụng làm chỉ số đánh giá độ chính xác mô hình.

Timeline nghiên cứu kéo dài 6 tháng, bao gồm các bước: thu thập và xử lý dữ liệu (2 tháng), xây dựng và huấn luyện mô hình ANN (2 tháng), kiểm tra, tối ưu và so sánh mô hình (1 tháng), thiết lập chương trình ứng dụng tính toán ước lượng chi phí (1 tháng).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng chính đến chi phí xây dựng: Qua khảo sát và phân tích, 7 yếu tố chính được xác định gồm: số tầng, tổng diện tích sàn xây dựng, diện tích xây dựng, phương án móng, kết cấu mái, số lớp học, và diện tích sân vườn, khu để xe. Trong đó, tổng diện tích sàn xây dựng và số tầng có mức độ ảnh hưởng cao nhất, chiếm khoảng 83% và 55% tầm quan trọng theo đánh giá chuyên gia.

  2. Hiệu quả mô hình ANN trong ước lượng chi phí: Mô hình ANN được xây dựng với cấu trúc 7-15-1 (7 nút đầu vào, 15 nút lớp ẩn, 1 nút đầu ra) đạt độ chính xác 85% khi huấn luyện trên Excel. Sau khi tối ưu hóa bằng SPSS, độ chính xác mô hình tăng lên 92%, sai số MAPE giảm xuống dưới 8%, cho thấy mô hình có khả năng dự báo chi phí xây dựng tương đối chính xác.

  3. So sánh với các mô hình truyền thống: Mô hình ANN cho kết quả dự báo chính xác hơn so với các mô hình hồi quy tuyến tính (MRA) và mô hình lập luận dựa vào tình huống (CBR) được áp dụng trong các nghiên cứu trước đây. Sai số MAER của mô hình ANN thấp hơn khoảng 3-5% so với các mô hình còn lại.

  4. Ứng dụng thực tiễn của chương trình tính toán ước lượng: Chương trình ứng dụng trên nền Excel với giao diện thân thiện, cho phép cập nhật dữ liệu và trọng số linh hoạt, hỗ trợ người dùng trong việc ước lượng chi phí xây dựng và tổng dự toán công trình trường trung học phổ thông. Thời gian tính toán nhanh, phù hợp với nhu cầu thực tế của các nhà quản lý dự án và chủ đầu tư.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân mô hình ANN đạt độ chính xác cao là do khả năng xử lý phi tuyến và học từ dữ liệu lịch sử đa dạng, giúp mô hình thích nghi tốt với các biến động phức tạp trong chi phí xây dựng. Kết quả phù hợp với các nghiên cứu quốc tế và trong nước về ứng dụng ANN trong ước lượng chi phí xây dựng, đồng thời khẳng định tính ưu việt của ANN so với các phương pháp truyền thống.

Biểu đồ so sánh sai số MAPE giữa mô hình ANN và các mô hình khác minh họa rõ ràng sự vượt trội của ANN với mức sai số thấp nhất. Bảng tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng và trọng số tương ứng cũng cho thấy sự đóng góp quan trọng của từng biến trong mô hình.

Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn, giúp các nhà đầu tư và quản lý dự án có công cụ dự báo chi phí chính xác, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý ngân sách, giảm thiểu rủi ro phát sinh chi phí và đảm bảo tiến độ thi công. Đồng thời, mô hình cũng hỗ trợ các cơ quan quản lý nhà nước trong việc kiểm soát và giám sát chi phí các dự án sử dụng vốn ngân sách.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Áp dụng rộng rãi mô hình ANN trong quản lý chi phí xây dựng trường học: Các cơ quan quản lý dự án và chủ đầu tư nên tích hợp mô hình ANN vào quy trình lập dự toán và kiểm soát chi phí nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả quản lý tài chính.

  2. Đào tạo và nâng cao năng lực sử dụng công cụ ước lượng: Tổ chức các khóa đào tạo cho cán bộ quản lý dự án, kỹ sư xây dựng về phương pháp ANN và sử dụng chương trình ứng dụng trên Excel để đảm bảo vận hành hiệu quả mô hình.

  3. Cập nhật và mở rộng dữ liệu đầu vào thường xuyên: Thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu chi phí xây dựng các công trình trường học mới để cập nhật bộ trọng số và nâng cao độ chính xác mô hình theo thời gian, đảm bảo phản ánh đúng biến động thị trường.

  4. Phát triển phần mềm ứng dụng chuyên biệt: Nghiên cứu phát triển phần mềm độc lập hoặc tích hợp trên nền tảng web để thuận tiện hơn trong việc tính toán, chia sẻ và quản lý dữ liệu ước lượng chi phí xây dựng.

  5. Khuyến nghị chính sách quản lý chi phí xây dựng: Các cơ quan nhà nước cần xây dựng quy định bắt buộc áp dụng mô hình ước lượng chi phí dựa trên ANN trong các dự án sử dụng vốn ngân sách nhằm tăng cường kiểm soát và minh bạch tài chính.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Chủ đầu tư và Ban quản lý dự án xây dựng trường học: Sử dụng mô hình để dự báo chi phí, chuẩn bị ngân sách và kiểm soát chi phí hiệu quả trong giai đoạn thiết kế sơ bộ.

  2. Các nhà thầu xây dựng và tư vấn thiết kế: Áp dụng công cụ ước lượng chi phí để lập dự toán chính xác, hỗ trợ đấu thầu và quản lý chi phí thi công.

  3. Cơ quan quản lý nhà nước về đầu tư xây dựng và tài chính công: Tham khảo để xây dựng chính sách, quy trình kiểm soát chi phí và giám sát hiệu quả sử dụng ngân sách nhà nước.

  4. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành quản lý xây dựng: Tài liệu tham khảo về ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong ước lượng chi phí xây dựng, phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu thực tiễn.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình mạng nơ ron nhân tạo (ANN) là gì và tại sao được chọn để ước lượng chi phí xây dựng?
    Mô hình ANN là hệ thống tính toán mô phỏng hoạt động của bộ não con người, có khả năng xử lý các bài toán phi tuyến phức tạp. ANN được chọn vì khả năng học từ dữ liệu lịch sử, xử lý đa biến và dự báo chính xác hơn các mô hình truyền thống như hồi quy tuyến tính.

  2. Các yếu tố nào ảnh hưởng chính đến chi phí xây dựng công trình trường trung học phổ thông?
    Các yếu tố chính gồm số tầng, tổng diện tích sàn xây dựng, diện tích xây dựng, phương án móng, kết cấu mái, số lớp học, diện tích sân vườn và khu để xe. Trong đó, tổng diện tích sàn và số tầng có ảnh hưởng lớn nhất.

  3. Độ chính xác của mô hình ANN trong nghiên cứu này đạt mức nào?
    Mô hình ANN đạt độ chính xác 85% khi huấn luyện trên Excel và được tối ưu lên đến 92% khi kiểm tra bằng SPSS, với sai số MAPE dưới 8%, cho thấy khả năng dự báo chi phí rất tin cậy.

  4. Làm thế nào để cập nhật mô hình khi có biến động về chi phí hoặc thay đổi dự án?
    Chương trình ứng dụng trên Excel cho phép cập nhật bộ trọng số và giới hạn giá trị dữ liệu đầu vào linh hoạt, giúp mô hình thích ứng nhanh với các biến động thị trường và điều chỉnh dự án.

  5. Mô hình ANN có thể áp dụng cho các loại công trình khác ngoài trường học không?
    Mô hình ANN có tính linh hoạt cao và có thể được điều chỉnh để áp dụng cho các loại công trình khác như chung cư, cao ốc văn phòng, tuy nhiên cần thu thập dữ liệu đặc thù và xây dựng mô hình phù hợp với từng loại công trình.

Kết luận

  • Luận văn đã xác định thành công 7 yếu tố ảnh hưởng chính đến chi phí xây dựng công trình trường trung học phổ thông tại TP. Hồ Chí Minh, làm cơ sở xây dựng mô hình ước lượng chi phí.
  • Mô hình mạng nơ ron nhân tạo (ANN) được phát triển với độ chính xác cao, đạt 92% sau tối ưu, vượt trội so với các mô hình truyền thống.
  • Chương trình ứng dụng trên nền Excel được thiết lập, thân thiện với người dùng, hỗ trợ cập nhật dữ liệu và trọng số linh hoạt, phù hợp với thực tiễn quản lý dự án.
  • Nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả quản lý chi phí xây dựng, giúp các nhà đầu tư và cơ quan quản lý có công cụ dự báo chính xác, giảm thiểu rủi ro tài chính.
  • Đề xuất các giải pháp áp dụng mô hình rộng rãi, đào tạo nhân lực và phát triển phần mềm chuyên biệt nhằm nâng cao hiệu quả quản lý chi phí xây dựng trong tương lai.

Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng dữ liệu khảo sát, phát triển phần mềm ứng dụng đa nền tảng và nghiên cứu kết hợp các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác để nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng của mô hình. Đề nghị các nhà quản lý, chủ đầu tư và nhà nghiên cứu quan tâm áp dụng và phát triển mô hình trong thực tiễn.