Đề Tài: Ước Lượng Chi Phí Xây Dựng Đường Cao Tốc Ở Việt Nam

Luận văn thạc sĩ phân tích và ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về quản lý xây dựng.

• Tác giả: Nguyễn Văn Danh
• Người hướng dẫn: TS. Lê Hoài Long
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Quản lý xây dựng
• Đề tài: Ước Lượng Chi Phí Xây Dựng Đường Cao Tốc Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.1. Giới thiệu chung
• 1.2. Xác định vấn đề nghiên cứu
• 1.3. Mục tiêu của nghiên cứu
• 1.4. Phạm vi của nghiên cứu
• 1.5. Ý nghĩa của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU CHUNG
• 2.1. Các nghiên cứu trước đây
• 2.2. Mạng neural nhân tạo
• 2.3. Hệ neural mờ
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Xác định các nhân tố ảnh hưởng
• 3.3. Quá trình thu thập dữ liệu
• 3.4. Bảng thu thập dữ liệu
• 3.5. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu
• 3.6. Sử dụng ANFIS để xây dựng mô hình
• 3.6.1. Xây dựng mô hình
• 3.6.2. Mô hình ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc
• 3.6.3. Xử lý bộ dữ liệu cho mô hình
• 3.6.4. Tạo mô hình ANFIS trong Matlab
• 3.6.5. Kiểm tra mô hình
• 3.6.6. Kết quả mô hình
• 3.7. Viết chương trình ứng dụng
• 3.7.1. Xuất mô hình FIS từ ANFIS đã được xây dựng
• 3.7.2. Lập trình GUI trong Matlab
• 3.7.3. Chương trình ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc
• 3.7.4. Áp dụng ước lượng chi phí một gói thầu thực tế
• 4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 4.1. Kiến nghị và hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: BẢNG KHẢO SÁT
• PHỤ LỤC 2

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ước Lượng Chi Phí Xây Dựng Đường Cao Tốc Tại Việt Nam

Việc ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc tại Việt Nam là một vấn đề quan trọng trong phát triển hạ tầng giao thông. Đường cao tốc không chỉ giúp giảm thời gian di chuyển mà còn thúc đẩy kinh tế địa phương. Tuy nhiên, việc xác định chi phí chính xác là một thách thức lớn do nhiều yếu tố ảnh hưởng. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố chính và phương pháp ước lượng chi phí hiệu quả.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Chi Phí Xây Dựng Đường Cao Tốc

Chi phí xây dựng đường cao tốc ảnh hưởng trực tiếp đến ngân sách nhà nước và khả năng thu hút đầu tư. Việc ước lượng chính xác giúp đảm bảo nguồn vốn được sử dụng hiệu quả.

1.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Chi Phí Xây Dựng

Nhiều yếu tố như địa hình, vật liệu xây dựng, và công nghệ thi công có thể làm thay đổi chi phí. Việc phân tích các yếu tố này là cần thiết để đưa ra ước lượng chính xác.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Ước Lượng Chi Phí Xây Dựng Đường Cao Tốc

Mặc dù có nhiều phương pháp ước lượng, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc xác định chi phí xây dựng đường cao tốc. Các vấn đề như đội vốn, thiếu thông tin chính xác và biến động giá cả là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Đội Vốn Trong Các Dự Án Đường Cao Tốc

Nhiều dự án đường cao tốc tại Việt Nam đã gặp phải tình trạng đội vốn, có thể lên đến 145%. Điều này gây ra lo ngại về tính khả thi và hiệu quả của các dự án.

2.2. Thiếu Thông Tin Chính Xác Trong Giai Đoạn Khả Thi

Trong giai đoạn nghiên cứu khả thi, thông tin về dự án thường hạn chế, dẫn đến khó khăn trong việc ước lượng chi phí. Việc này có thể ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.

III. Phương Pháp Ước Lượng Chi Phí Xây Dựng Đường Cao Tốc Hiệu Quả

Để ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc một cách hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp hiện đại như mạng nơ ron mờ. Phương pháp này giúp tối ưu hóa quá trình ước lượng và nâng cao độ chính xác.

3.1. Ứng Dụng Mạng Nơ Ron Mờ Trong Ước Lượng Chi Phí

Mạng nơ ron mờ (ANFIS) cho phép xử lý dữ liệu phức tạp và đưa ra ước lượng chi phí chính xác hơn. Phương pháp này đã được áp dụng thành công trong nhiều dự án.

3.2. Quy Trình Xây Dựng Mô Hình Ước Lượng Chi Phí

Quy trình xây dựng mô hình ước lượng chi phí bao gồm thu thập dữ liệu, phân tích các yếu tố ảnh hưởng và áp dụng thuật toán để tối ưu hóa kết quả.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Ước Lượng Chi Phí

Mô hình ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc không chỉ giúp các nhà đầu tư mà còn hỗ trợ các cơ quan quản lý trong việc đưa ra quyết định. Việc áp dụng mô hình này đã mang lại nhiều kết quả tích cực.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Từ Các Dự Án Thực Tế

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng mô hình ước lượng chi phí giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường tính khả thi của các dự án đường cao tốc.

4.2. Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Mô Hình Ước Lượng

Mô hình ước lượng chi phí giúp các nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan về chi phí, từ đó đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Việc ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc tại Việt Nam là một nhiệm vụ quan trọng và cần thiết. Các nghiên cứu trong tương lai cần tiếp tục cải tiến các phương pháp ước lượng để đáp ứng nhu cầu phát triển hạ tầng giao thông.

5.1. Đề Xuất Các Giải Pháp Cải Tiến

Cần nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới để nâng cao độ chính xác trong ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc.

5.2. Tương Lai Của Mạng Lưới Đường Cao Tốc Tại Việt Nam

Mạng lưới đường cao tốc tại Việt Nam sẽ tiếp tục phát triển, và việc ước lượng chi phí chính xác sẽ đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của các dự án.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Việc phát triển mạng lưới đường cao tốc (ĐCT) ở Việt Nam đóng vai trò then chốt trong thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và kết nối các vùng kinh tế trọng điểm. Theo quyết định số 326 ngày 01/03/2016 của Thủ tướng Chính phủ, đến năm 2020, tổng chiều dài ĐCT dự kiến đạt 2.703 km, chiếm gần 50% tổng chiều dài mạng lưới ĐCT được quy hoạch. Tính đến năm 2019, Việt Nam đã hoàn thành và đưa vào sử dụng khoảng 800 km ĐCT, với các tuyến tiêu biểu như Trung Lương – TP. Hồ Chí Minh (62 km), Đà Nẵng – Quảng Ngãi (139 km), Hạ Long – Vân Đồn (60 km), và TP. HCM – Long Thành – Dầu Giây. Tuy nhiên, nguồn vốn đầu tư cho các dự án ĐCT rất lớn, trong khi ngân sách nhà nước hạn chế và vốn vay ODA ngày càng khó khăn, dẫn đến nhiều dự án bị đội vốn lên đến 145% so với dự toán ban đầu.

Vấn đề trọng tâm của nghiên cứu là ước lượng chính xác chi phí xây dựng ĐCT trong giai đoạn nghiên cứu khả thi, khi thông tin còn hạn chế và chưa có thiết kế chi tiết. Việc ước lượng sai lệch có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng: chi phí ước lượng thấp dẫn đến đội vốn, mất lòng tin công chúng; chi phí ước lượng cao gây khó khăn trong bố trí nguồn vốn và làm chậm tiến độ dự án. Mục tiêu nghiên cứu là xác định các nhân tố chính ảnh hưởng đến chi phí xây dựng ĐCT tại Việt Nam, xây dựng mô hình ước lượng chi phí dựa trên mạng neural mờ (ANFIS) với 13 nhân tố đầu vào, và phát triển ứng dụng phần mềm trên nền tảng Matlab để hỗ trợ tư vấn thiết kế, chủ đầu tư và cơ quan quản lý trong việc dự toán chi phí.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu từ các dự án ĐCT đã hoàn thành và đang triển khai tại Việt Nam, thu thập ý kiến chuyên gia từ các đơn vị như PMU7, PMU85, CIPM, VEC, Bộ Giao Thông Vận Tải và các công ty tư vấn trong nước và quốc tế. Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao, góp phần nâng cao độ chính xác dự toán chi phí, giảm thiểu rủi ro tài chính và thúc đẩy phát triển bền vững mạng lưới ĐCT quốc gia.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính: mạng neural nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) và logic mờ (Fuzzy Logic). Mạng neural nhân tạo mô phỏng cấu trúc và chức năng của hệ thần kinh con người, có khả năng học từ dữ liệu, nhận dạng mẫu và mô hình hóa các quan hệ phi tuyến phức tạp. ANN được sử dụng để xử lý dữ liệu đầu vào đa chiều và dự đoán kết quả đầu ra dựa trên các trọng số được điều chỉnh qua quá trình huấn luyện.

Logic mờ, do Lofti Zadeh đề xuất năm 1965, cho phép xử lý các thông tin không chắc chắn, mơ hồ bằng cách sử dụng các tập mờ và các quy tắc ngôn ngữ dạng "nếu-thì". Hệ thống suy luận mờ giúp mô phỏng quá trình ra quyết định của con người trong điều kiện thiếu chính xác hoặc không đầy đủ thông tin.

Mô hình kết hợp mạng neural và logic mờ (Neuro-Fuzzy) được áp dụng trong nghiên cứu dưới dạng Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS tích hợp khả năng học của mạng neural với khả năng xử lý mơ hồ của logic mờ, giúp xây dựng mô hình ước lượng chi phí có độ chính xác cao và dễ dàng điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực tế. Mô hình sử dụng 13 biến đầu vào quan trọng ảnh hưởng đến chi phí xây dựng ĐCT, bao gồm chiều dài tuyến, số làn xe, chiều dài phần cầu, phần hầm, số lượng hầm chui dân sinh, số lượng nút giao, điều kiện địa hình và địa chất, các loại vật liệu vận chuyển đến công trình, và chiều dài đường gom.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ 55 gói thầu xây dựng ĐCT đã hoàn thành và đang triển khai tại Việt Nam, bao gồm hồ sơ dự toán, bản vẽ phê duyệt, hợp đồng thi công và các báo cáo liên quan. Dữ liệu được chuẩn hóa theo tỷ lệ [0,1] để tăng hiệu suất đào tạo mô hình.

Phương pháp phân tích chính là xây dựng mô hình ANFIS trên phần mềm Matlab R2010b, sử dụng Fuzzy Logic Toolbox với hàm thành viên Gaussian. Thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) và phân cụm dữ liệu mờ (subtract clustering) được áp dụng để tối ưu hóa mô hình. Quá trình huấn luyện mô hình gồm ba bộ dữ liệu: tập huấn luyện, tập kiểm tra và tập xác nhận nhằm đảm bảo độ tin cậy và khả năng dự báo của mô hình.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 02/2019 đến tháng 06/2019, bao gồm các bước: khảo sát và xác định nhân tố ảnh hưởng, thu thập và xử lý dữ liệu, xây dựng và kiểm định mô hình ANFIS, phát triển ứng dụng GUI trên Matlab để hỗ trợ người dùng trong việc ước lượng chi phí xây dựng ĐCT.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xác định 13 nhân tố chính ảnh hưởng đến chi phí xây dựng ĐCT: Qua khảo sát ý kiến 5 chuyên gia giàu kinh nghiệm và phân tích dữ liệu thực tế, các nhân tố như chiều dài tuyến, số làn xe, chiều dài phần cầu, phần hầm, số lượng hầm chui dân sinh, số lượng nút giao, điều kiện địa hình và địa chất, cùng các loại vật liệu vận chuyển đến công trình được xác nhận có ảnh hưởng lớn đến chi phí. Ví dụ, chiều dài phần cầu và phần hầm chiếm tỷ trọng chi phí đáng kể, đặc biệt trong các dự án đi qua địa hình phức tạp.

2. Mô hình ANFIS cho kết quả dự báo chính xác với sai số rất thấp: Mô hình được huấn luyện và kiểm định trên 55 gói thầu cho thấy sai số dự báo chi phí dưới 5%, vượt trội hơn so với các mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống. Mô hình có khả năng mô phỏng các quan hệ phi tuyến giữa các biến đầu vào và chi phí đầu ra, giúp dự báo chi phí trong giai đoạn nghiên cứu khả thi hiệu quả hơn.

3. Ứng dụng phần mềm GUI trên Matlab giúp người dùng dễ dàng ước lượng chi phí: Giao diện thân thiện, cho phép nhập các thông số dự án và nhận kết quả ước lượng nhanh chóng, hỗ trợ tư vấn thiết kế, chủ đầu tư và cơ quan quản lý trong việc ra quyết định đầu tư.

4. So sánh với các nghiên cứu trước đây: Kết quả nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu quốc tế về ước lượng chi phí ĐCT, đồng thời bổ sung các yếu tố đặc thù của Việt Nam như điều kiện địa hình, địa chất và chi phí vận chuyển vật liệu. Mô hình ANFIS được đánh giá cao về khả năng xử lý dữ liệu mơ hồ và phi tuyến, phù hợp với đặc điểm phức tạp của các dự án ĐCT tại Việt Nam.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự khác biệt chi phí giữa các dự án là do đặc thù địa hình và địa chất đa dạng, cũng như sự phức tạp trong thiết kế các hạng mục như cầu, hầm, và các công trình dân sinh đi kèm. Việc áp dụng mô hình ANFIS giúp khắc phục hạn chế của các phương pháp truyền thống khi phải xử lý dữ liệu không đầy đủ và có tính mơ hồ cao trong giai đoạn nghiên cứu khả thi.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh sai số dự báo giữa mô hình ANFIS và các mô hình hồi quy, cũng như bảng tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng và trọng số tương ứng trong mô hình. Điều này giúp minh bạch hóa quá trình ra quyết định và tăng tính thuyết phục cho các bên liên quan.

Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả quản lý chi phí dự án, giảm thiểu rủi ro đội vốn và tăng cường niềm tin của nhà đầu tư cũng như công chúng vào các dự án ĐCT. Đồng thời, mô hình và phần mềm ứng dụng có thể mở rộng áp dụng cho các loại dự án xây dựng hạ tầng khác trong tương lai.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình ANFIS trong giai đoạn nghiên cứu khả thi của các dự án ĐCT: Các đơn vị tư vấn thiết kế và chủ đầu tư nên sử dụng mô hình để ước lượng chi phí ban đầu, giúp đưa ra các phương án tối ưu và dự toán chính xác hơn. Thời gian áp dụng ngay trong các dự án đang chuẩn bị đầu tư.

2. Đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ quản lý dự án về công nghệ mạng neural mờ và phần mềm Matlab: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu nhằm nâng cao kỹ năng sử dụng công cụ ước lượng chi phí hiện đại, đảm bảo vận hành hiệu quả mô hình. Thời gian thực hiện trong vòng 6 tháng tới.

3. Cập nhật và mở rộng cơ sở dữ liệu dự án xây dựng ĐCT liên tục: Thu thập dữ liệu chi tiết từ các dự án mới hoàn thành để cải tiến mô hình, tăng độ chính xác và khả năng dự báo trong điều kiện thay đổi kinh tế – xã hội. Chủ thể thực hiện là các cơ quan quản lý dự án và đơn vị tư vấn.

4. Phát triển phần mềm ứng dụng trên nền tảng đa dạng và tích hợp với hệ thống quản lý dự án quốc gia: Mở rộng giao diện người dùng, tích hợp với các phần mềm quản lý dự án hiện có để thuận tiện trong việc theo dõi và điều chỉnh chi phí. Thời gian dự kiến 1 năm, do các đơn vị công nghệ thông tin phối hợp với Bộ Giao Thông Vận Tải thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Chủ đầu tư và Ban quản lý dự án (PMU): Giúp đánh giá và dự toán chi phí chính xác trong giai đoạn nghiên cứu khả thi, từ đó lập kế hoạch tài chính và phân bổ nguồn vốn hiệu quả.

2. Đơn vị tư vấn thiết kế và thi công: Hỗ trợ trong việc lựa chọn phương án thiết kế tối ưu dựa trên chi phí dự kiến, giảm thiểu rủi ro đội vốn và điều chỉnh thiết kế phù hợp với điều kiện thực tế.

3. Cơ quan quản lý nhà nước về giao thông vận tải: Cung cấp công cụ đánh giá chi phí dự án khách quan, minh bạch, phục vụ công tác thẩm định và giám sát đầu tư công.

4. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Quản lý xây dựng, Kỹ thuật giao thông: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng mạng neural mờ trong ước lượng chi phí xây dựng, mở rộng kiến thức và phương pháp nghiên cứu trong lĩnh vực quản lý dự án hạ tầng giao thông.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình ANFIS là gì và tại sao được chọn để ước lượng chi phí xây dựng ĐCT?
   ANFIS là hệ thống suy luận mờ dựa trên mạng neural thích nghi, kết hợp khả năng học của mạng neural và xử lý mơ hồ của logic mờ. Mô hình này phù hợp với dữ liệu phức tạp, không chính xác và phi tuyến như chi phí xây dựng ĐCT, giúp dự báo chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.

2. Dữ liệu đầu vào của mô hình gồm những yếu tố nào?
   Mô hình sử dụng 13 nhân tố chính như chiều dài tuyến, số làn xe, chiều dài phần cầu, phần hầm, số lượng hầm chui dân sinh, số lượng nút giao, điều kiện địa hình và địa chất, cùng các loại vật liệu vận chuyển đến công trình. Các yếu tố này được xác định qua khảo sát chuyên gia và phân tích dữ liệu thực tế.

3. Độ chính xác của mô hình ước lượng chi phí như thế nào?
   Mô hình ANFIS đạt sai số dự báo dưới 5% so với chi phí thực tế của các dự án đã hoàn thành, vượt trội hơn nhiều so với các mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống có sai số khoảng 15-20%.

4. Phần mềm ứng dụng được phát triển có những tính năng gì?
   Phần mềm có giao diện thân thiện, cho phép người dùng nhập các thông số dự án và nhận kết quả ước lượng chi phí nhanh chóng. Đây là công cụ hỗ trợ đắc lực cho tư vấn thiết kế, chủ đầu tư và cơ quan quản lý trong việc lập dự toán và ra quyết định đầu tư.

5. Mô hình có thể áp dụng cho các loại dự án xây dựng khác không?
   Mô hình ANFIS có thể được điều chỉnh và mở rộng để áp dụng cho các dự án xây dựng hạ tầng khác như cầu, hầm, nhà cao tầng, tuy nhiên cần thu thập dữ liệu đặc thù và hiệu chỉnh mô hình phù hợp với từng loại dự án cụ thể.

Kết luận

• Nghiên cứu đã xác định 13 nhân tố chính ảnh hưởng đến chi phí xây dựng đường cao tốc tại Việt Nam, phản ánh đặc thù địa hình, địa chất và yêu cầu kỹ thuật của các dự án.
• Mô hình ANFIS được xây dựng trên nền tảng Matlab cho kết quả dự báo chi phí với sai số dưới 5%, vượt trội so với các phương pháp truyền thống.
• Ứng dụng phần mềm GUI giúp đơn giản hóa quá trình ước lượng chi phí, hỗ trợ hiệu quả cho các bên liên quan trong giai đoạn nghiên cứu khả thi.
• Nghiên cứu góp phần nâng cao độ chính xác dự toán chi phí, giảm thiểu rủi ro tài chính và thúc đẩy phát triển bền vững mạng lưới đường cao tốc quốc gia.
• Đề xuất áp dụng mô hình trong thực tế, đào tạo cán bộ và mở rộng cơ sở dữ liệu để hoàn thiện mô hình trong các giai đoạn tiếp theo.

Các đơn vị quản lý dự án và tư vấn thiết kế nên triển khai áp dụng mô hình ANFIS trong các dự án mới, đồng thời phối hợp cập nhật dữ liệu và đào tạo nhân lực để nâng cao hiệu quả quản lý chi phí xây dựng đường cao tốc tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. G11 TT 111111 TH g1 ng ng ng. Giới thiệu chung. Xác định van dé nghiên cỨu.---- + ¿526 SE EE2E£E#EEEEEEEEEESEEEEEEEErkrkrrrrrrkred 8 1.

Mục tiêu của nghiÊn CỨU. Pham vi của nghiÊn CUU. Ý nghĩa của dé tai ccccccccccccscsssscscscscsscscscscsssscscscscsssscsescscsssssscscecsesssscseessesees 10 CHUONG 2. Giới thiệu chung.

Các nghiên cứu trước đây. Mạng neural nhân fạO. HỆ neural — ImỜ.----- << << << c9 38883881103011010300 0 9111111111111 1n vớ33 CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.

Quy trình nghiÊn CỨU. Xác định các nhân tố ảnh hưởng. Qua trình thu thập dữ liỆu. Bang thu thập dữ liỆu.

Phương pháp thu thập va xử lý dữ liỆu. Sử dụng ANFIS để xây dựng mô hình. XÂY DỰNG MÔ HÌNH. Mô hình ước lượng CPXD ĐC T,.

Xử ly bộ dữ liệu cho mô hình. Tạo mô hình ANFIS trong Matlab.- -- -- << ng re 60 AA. Kiểm tra mô hình. Kết quả mô hình.-- - ¿©- + SE SESEEE# 5E 1 311511151111 111111 1111111111111 cce.

Viết chương trình Ứng dụng. Xuất mô hình FIS từ ANFIS đã được xây dựng. Lap trình GUI trong Matab. Chương trình ước lượng CPXD ĐC T.

Áp dụng ước lượng chi phi 01 gói thầu thực tẾ. KẾT LUẬN VÀ KIÊN NGHỊ,. - 2 2 6k EEsESE+Ee£Esesesees 86 SL. SG 11191 111 91111101111 11111101111 1H11 TT ng ng: 86 5.

Kiến nghị và hướng phát trién dé tài.---¿-©- 5+ 2 2 SE2E+ESEEEEEErEeErrkrkrered 89 TÀI LIEU THAM KHẢO. - G-G- + tt SE 951983 93919191 1 1128 1E 918151 1 3 ng 9] PHU LUC 1. BANG KHẢO SÁTT.- tt 11121 1E 51111151111 11111 1g gi96 PHU LUC 2.- 2-2-5252 SE£E£E£EE‡E‡EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErkrkee 100 DANH MỤC HÌNH ANH Hình anh 1. Các giai đoạn phát triển của DCT ở Việt Nam.

Đường cong ảnh hưởng đến chỉ phí qua từng giai đoạn phát triển dự án DCT (Báo cáo 574 NCHRP, 2006) .ceeeccccccsssneceeeesteeeeeeseeeeeseaneceeseeeeeeeeeneeeeeeseaaeeees 13 Hình ảnh 2. Mô tả biến ngôn ngữ bang tập mờ .------ + ¿55252 e+xszrecrerered 26 Hình ảnh 2. Hop hai tap m0. nen 27 Hình ảnh 2.

Giao hai tap TỜ. nen 28 Hình ảnh 2. Cau trúc của bộ điều khiỂn mờ,.-- ¿+ + 6x2 EsEsE£E+E£EEeEseseseseree 32 Hình ảnh 2. Phương pháp giải mờ Cực ỞạiI.

<< 5 SG 1 1 re, 32 Hình ảnh 2. Phương pháp giải mờ trọng tam. (111 se 33 Hình ảnh 2. Mô hình hệ thống suy luận mờ của Tagaki, Sugeno biểu diễn R1, R238 Hình ảnh 2.12 Cấu trúc ANFIS tương ứng với mô hình mờ Tagaki, Sugenno biểu diễn v2.

Công cụ ANFIS trong MA TLA B. Ăn 1n ke 52 Hình ảnh 4. Quy trình tạo mô hình ANFIS.-Ă G1 re, 56 Hình ảnh 4. Cửa số huấn luyện Anfis editOT.¿-¿- 5-52 5252 E£E+EzEzErererrerees 61 Hình anh 4.

Tải dữ liệu Training vào Anfis €dIẨOr. -- << 5S 1S vree 62 Hình ảnh 4. Tải dữ liệu Testing vào Anfis €dÏIfOr.- (<< c S1 vvree 63 Hình ảnh 4. Tạo FIS bằng phương pháp phân cụm trừ .---- 2-2 5s+s+csc<e: 66 Hình ảnh 4.

Cau trúc của hệ thông neural - mờ.--¿- - + + 5+ 2+s+s+£+zs+x+zszx2 67 Hình ảnh 4. Ham thành viên ban dau va cuôỗi cùng sau nhiêu lần điêu chỉnh qua mỗi KY huấn UyỆN. Xem bề mặt liên hệ các bién đầu vào và đầu ra .----s-s s55 cs¿ 75 Hình ảnh 4. Kiểm tra mô hình với sai số đạt được là 0.

Mô hình ước lượng CPXD ĐCTT”.--GG ST 1 2 se eeg 78 DANH MỤC BANG BIEU Bang 3. Các nhân t6 ảnh hưởng.------ ¿2252 SE SE+ESE‡E#EEE2EEEE E3 SEEEEEErrkrrrreee 43 Bang 3. Bang thu thập dữ lIỆU. - << G0 HH re 4 Bảng 3.

Tong hop đữ liệu các gói thầu, dự án thu thập được. Gan tên biến cho các nhân tố đầu Va0. ees esesesesesssesesesesscscseseseeeetetens 57 Bang 3. Bang dữ liệu sau khi được chuẩn hOa .1 So sánh chi phí giai đoạn Nghiên cứu kha thi và Thiết kế kỹ thuật của | dự AM thu 2 82 DANH MỤC CÁC KY HIỆU, CHỮ VIET TAT ANHIS Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System FIS Fuzzy Inference System CIPM Tổng công ty ĐTPT & QLDA Ha Tang Giao thông Cửu Long VEC Tổng công ty Dau tư phát triên DCT Việt Nam PMU Project Management Unit ANN Artificial Neural Network GUI Graphical User Interface VITRANSS Nghiên cứu toàn diện về Phát triển bên vững Hệ thông Giao thong Vận tải Việt Nam BGTVT Bo Giao Thong Van Tai LASSO Least Absolute Shrinkage and Selection Operator OLS Ordinary Least-Square ODA Official Development Assistance PPP Public Private Partnership SVM Support Vector Machine CPXD Chi phi xay dung DCT Đường cao toc CHUONG 1.

ĐẶT VAN DE 1. Giới thiệu chung Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển và lớn mạnh của nền kinh tế nước ta, nhu cầu đầu tư hạ tầng giao thông ngày càng cao để kịp thời đáp ứng tốc độ phát triển nhanh chóng của nền kinh tế. Trong đó việc phát triển mạng lưới DCT 1a một trong những van dé vô cùng cấp thiết. Theo quyết định số 326 ngày 01/03/2016 của Thủ tướng, căn cứ vào các nhu cầu phát triển kinh tế, xã hội, nhu cầu giao thông vận tải kết nối đến các vùng kinh tế trọng điểm, các thành phố lớn và các khu du lịch thì đến năm 2020 tổng chiều dai DCT được xây dựng ở nước ta sẽ là 2.703 km, chiếm gần 50% tổng chiều dài mạng lưới ĐCT được quy hoạch.

Trong những năm gan đây, chúng ta đã hoàn thành và đưa vào sử dung được khoảng 800 km DCT, với các tuyến cao tốc như Trung Lương - Thành phố Hồ Chí Minh với tổng chiều dai 62km được đưa vào sử dụng từ năm 2010, tuyến Đà Nẵng — Quảng Ngãi với chiều dài 139km, đã được đưa vào sử dụng năm 2018, tuyến Hạ Long- Vân Đồn với tong chiéu dai 60km với tong vốn dau tư 12. tuyến cao tốc TpHCM- Long Thanh- Dầu Giây được đưa vào sử dụng năm 2015, góp phần thúc đây nền kinh tế khu vực Đông Nam Bộ {| I | 7,000 6,000 (hdctTkoổaàimnềg)u 5,000 GIAI DOAN KHỞI DONG TANG/TRUONG 2,000 = 20 5 2010 2015 2020 2025 2030 Hình ảnh 1. Các giai đoạn phát triển của ĐCT ở Việt Nam Nguồn: Đoàn Nghiên cứu VITRANSS 2 Hầu hết các tuyến cao tốc trong mạng đường bộ cao tốc Việt Nam về cơ bản đều đã được nghiên cứu và đưa vào quy hoạch, một vải tuyến đưa vào sử dụng và khai thác. Tuy nhiên, vì nguồn vốn xây dựng các dự án DCT là rất lớn, trong khi đó nguôn vốn ngân sách nhà nước không đủ và vốn vay ODA ưu đãi thi lại ngày càng khó khăn, nên kết quả xây dựng hệ thống đường bộ cao tốc ở Việt Nam hiện nay còn rất hạn chế.

Vì vậy vào tháng 05/2019 Bộ Giao Thông Vận Tai đã kêu gọi đầu tư 8 dự án ĐCT theo hình thức đầu tư PPP với nhiều cam kết cho nhà đầu tư. Tuy nhiên, rất khó khăn dé các nhà đầu tư mặn mà với các dự án này vì ân chứa nhiều rủi ro cao như : đội vốn chi phí đầu tư, khả năng thu hồi vốn chậm, thời gian thu hồi kéo dải, nha nước không đảm bảo tài chính.Trong đó công tác chuẩn bị đầu tư các tuyến cao tốc là khâu hết sức quan trọng, quyết định đến sự thành bại của từng dự án xây dựng các tuyến cao tốc. Các nghiên cứu lập dự án, nghiên cứu khả thi, các giải pháp kỹ thuật do Tổ chức Tư vẫn đề xuất có ảnh hưởng rất lớn đến quá trình xây dựng của dự án và điều này trực tiếp ảnh hưởng tới tính hiệu quả đầu tư của nhà đầu tư. Xác định van đề nghiên cứu Các dự án xây dựng DCT đều cần vốn đầu tu lớn và thời gian xây dựng kéo dai, qua nhiều vùng địa chất, địa hình khác nhau, vì vậy dé xác định được chi phí đầu tư của dự án trong giai đoạn ban dau là rất khó.

Thông qua dữ liệu của một số tuyến cao tốc đã xây dựng và đưa vào khai thác, tác giả nhận thấy răng hầu hết các tuyến cao tốc đều bị đội vốn so với tong mức dau tu được duyét ban dau, có nhiều dự án lên đến 145%, điều này xảy ra có thể do nhiều nguyên nhân như sau: khái toán chưa đúng, chưa đủ, thiết kế không phù hợp thực tế, thay đổi thiết kế, biến động giá vật tư.Chính vi vay, tác gia muốn xây dựng một mô hình ước lượng chi phí ban đầu cho các dự án xây dựng ĐCT, mô hình sẽ sử dụng dữ liệu quá khứ của các dự án đã hoàn thành để ước lượng chi phí cho các dự án trong tương lai. Giai đoạn lập dự án, lúc này đơn vi tư vẫn lập dự án đã xác định được các thông số như: hướng tuyến, số làn xe, chiều dai tuyến đường, các điểm giao cat giữa DCT và các tuyến đường khác; xác định được vi trí, chiêu dài phan cầu (bao gồm cau vượt va cầu qua sông): xác định được vi trí, chiều dải phần hầm, vùng địa hình; đánh giá điều kiện địa chất. Các phương án tuyến sẽ được dé xuất dựa trên các điểm khống chế. Việc lựa chọn phương án tuyến nào sẽ dựa trên nhiều tiêu chí, trong đó CPXD đóng vai trò rất quan trọng.

Đơn vị tư vấn lập dự án cần tính nhanh CPXD của dự án, đánh giá các tiêu chí và lựa chọn phương án tối ưu nhất. Độ chính xác của việc ước lượng chỉ phí trong giai đoạn này là rất quan trọng, một kết qua chi phí quá thấp sẽ dẫn tới đội vốn chỉ phí trong tương lai, làm mat lòng tin của công chúng. Một kết quả ước lượng quá cao sẽ dẫn đến việc không thể bố trí nguồn vốn phù hợp, không đáp ứng được nhu cau cần thiết của dự án (Asmar, 2011). Mục tiêu cua nghiên cứu Nghiên cứu được tiên hành nhăm xác định những vân dé dưới day: Xác định các nhân tố quan trọng, có ảnh hưởng lớn đến CPXD DCT ở Việt Nam; Ứng dụng mang neural mờ để xây dựng mô hình ước lượng CPXD DCT ở Việt Nam; Xác nhận độ tin cậy của mô hình và sử dụng mô hình để xác định chỉ phí 01 gói thầu cụ thể trong thực tế.

Xây dựng một chương trình ước lượng chi phí trên nền tang phần mềm Matlab, để tạo một ứng dụng đơn giản cho người sử dụng. Phạm vi của nghiên cứu Nghiên cứu sẽ được thực hiện trong phạm vi như sau: Dữ liệu đã được lẫy từ các hồ sơ dự toán, bản vẽ phê duyệt, phê duyệt TKKT, hop đồng các gói thầu tại các dự án ĐCT ở Việt Nam, các dự án đã đưa vào sử dụng, và các dự án đang được xây dựng và các dự án đã được phê duyệt thiết kế kỹ thuật.