I. Giới thiệu chung
Trong bối cảnh Việt Nam đang chuyển mình thành một trung tâm công nghiệp tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương, nhu cầu xây dựng nhà xưởng ngày càng tăng cao. Việc xác định chi phí xây dựng nhà xưởng trở nên vô cùng quan trọng. Hiện tại, các phương pháp ước lượng chi phí chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của người thực hiện và thường không chính xác. Nghiên cứu này nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng trong giai đoạn đấu thầu, đồng thời ứng dụng mạng neural nhân tạo (ANN) để ước lượng chi phí một cách chính xác hơn. Đặc biệt, mô hình được xây dựng trên phần mềm Rapidminer Studio với 11 yếu tố đầu vào từ 35 công trình. Kết quả nghiên cứu không chỉ giúp nhà đầu tư có cái nhìn tổng thể về chi phí mà còn hỗ trợ trong việc lập kế hoạch tài chính cho dự án.
II. Tổng quan về ước lượng chi phí xây dựng
Ước lượng chi phí xây dựng là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong lập dự toán và đấu thầu. Theo Borja García de Soto, ước lượng chi phí không chỉ là một công việc đơn thuần mà còn ảnh hưởng đến sự thành công của dự án. Việc áp dụng mạng neuron nhân tạo trong ước lượng chi phí xây dựng đã được chứng minh là có tiềm năng lớn hơn so với các phương pháp truyền thống. Mạng ANN có khả năng xử lý các vấn đề phức tạp và cung cấp các công cụ ước lượng hiệu quả. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng ANN trong ước lượng chi phí có thể cải thiện độ chính xác và độ tin cậy, giúp cho các nhà thầu và nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định chính xác hơn trong quá trình lập kế hoạch dự án.
III. Phương pháp nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu bao gồm việc thu thập dữ liệu từ các dự án đã hoàn thành và đang thi công, thiết kế bảng câu hỏi và xác định kích thước mẫu. Các công cụ phân tích như hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu. Mô hình ANN được xây dựng nhằm tối ưu hóa việc ước lượng chi phí xây dựng. Kết quả phân tích cho thấy rằng mô hình ANN có thể đạt được độ chính xác cao hơn so với các phương pháp khác. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai số trong ước lượng chi phí, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh cho các nhà thầu.
IV. Phân tích dữ liệu và kết quả
Nghiên cứu tiến hành khảo sát thử nghiệm và khảo sát chính thức với các chuyên gia trong lĩnh vực xây dựng. Phân tích dữ liệu cho thấy rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng như địa điểm, công năng, và diện tích. Mô hình ANN được áp dụng cho các yếu tố này cho kết quả ước lượng chính xác. So sánh với các mô hình khác cho thấy rằng ANN vượt trội hơn về khả năng xử lý và độ chính xác trong ước lượng chi phí xây dựng. Điều này chứng tỏ rằng việc ứng dụng mạng neural nhân tạo trong ước lượng chi phí không chỉ là một xu hướng mà còn là một giải pháp thiết thực trong ngành xây dựng.
V. Kết luận và kiến nghị
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc ứng dụng mạng neural nhân tạo trong ước lượng chi phí xây dựng là cần thiết và hữu ích. Độ chính xác cao của mô hình ANN giúp các nhà thầu có thể lập kế hoạch tài chính hiệu quả hơn. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện mô hình để có thể áp dụng rộng rãi hơn trong thực tiễn. Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc mở rộng mô hình cho các loại hình xây dựng khác và cải thiện quy trình thu thập dữ liệu để nâng cao độ chính xác của ước lượng.
