Tổng quan nghiên cứu

Chi phí xây dựng (CPXD) là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả quản lý dự án xây dựng, đặc biệt trong các công trình giáo dục như trường trung học phổ thông. Tại tỉnh Kiên Giang, với hơn 66 công trình xây dựng trường trung học phổ thông được khảo sát trong giai đoạn 2010-2019, việc dự báo chính xác chi phí xây dựng giúp nâng cao hiệu quả quản lý, tránh sai sót trong lập báo cáo và kiểm soát chi phí. Theo báo cáo ngành xây dựng, tổng diện tích xây dựng các công trình này dao động từ vài trăm đến hàng nghìn mét vuông, với số tầng từ 1 đến 4 tầng, bao gồm các hạng mục như phòng học, phòng bộ môn, nhà hiệu bộ, móng, mái và các hạng mục phụ trợ khác.

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng mô hình dự báo chi phí xây dựng các công trình trường trung học phổ thông tại Kiên Giang dựa trên phương pháp lập luận dựa vào tình huống (Case-Based Reasoning - CBR) kết hợp với phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Regression Analysis - MRA). Nghiên cứu tập trung vào việc thu thập và xử lý dữ liệu thực tế từ các công trình, xác định các nhân tố ảnh hưởng chính đến chi phí xây dựng, từ đó xây dựng và kiểm chứng mô hình dự báo có độ chính xác cao.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm 66 công trình xây dựng trường trung học phổ thông tại tỉnh Kiên Giang, với dữ liệu thu thập từ năm 2010 đến 2019. Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp công cụ dự báo chi phí xây dựng hiệu quả, giúp các nhà quản lý dự án, chủ đầu tư và các bên liên quan có cơ sở khoa học để lập kế hoạch, kiểm soát và điều chỉnh chi phí xây dựng phù hợp, góp phần nâng cao hiệu quả đầu tư và quản lý dự án xây dựng giáo dục.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu áp dụng hai lý thuyết và mô hình chính:

  1. Lập luận dựa vào tình huống (Case-Based Reasoning - CBR): Đây là phương pháp trí tuệ nhân tạo dựa trên việc sử dụng kinh nghiệm và dữ liệu lịch sử để giải quyết các vấn đề hiện tại. Quy trình CBR gồm ba bước chính: truy xuất các tình huống tương tự, tái sử dụng giải pháp của các tình huống đó và lưu giữ kết quả để phục vụ cho các tình huống tương lai. Mô hình CBR được cải tiến bằng thuật toán di truyền (Genetic Algorithm - GA) nhằm tối ưu trọng số các biến đầu vào, nâng cao độ chính xác dự báo.

  2. Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Regression Analysis - MRA): MRA được sử dụng để xây dựng mô hình hồi quy giữa biến phụ thuộc là chi phí xây dựng và các biến độc lập như số tầng, diện tích xây dựng, số phòng học, loại móng, loại mái, v.v. Mô hình được kiểm định các giả thuyết về tính tuyến tính, độc lập, phân phối chuẩn và không đa cộng tuyến nhằm đảm bảo tính hợp lý và độ tin cậy.

Các khái niệm chính trong nghiên cứu bao gồm: chi phí xây dựng (CPXD), mô hình CBR, phân tích hồi quy đa biến, thuật toán di truyền (GA), các biến ảnh hưởng đến chi phí xây dựng như số tầng, diện tích xây dựng, số phòng học, loại móng, loại mái.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ 66 công trình xây dựng trường trung học phổ thông tại tỉnh Kiên Giang, hoàn thành trong giai đoạn 2010-2019. Dữ liệu bao gồm các thông số kỹ thuật công trình, chi phí xây dựng thực tế, các đặc điểm về kiến trúc và kết cấu.

Phương pháp phân tích gồm:

  • Xử lý dữ liệu: Mã hóa các biến định tính thành biến giả (dummy variables) để phục vụ phân tích hồi quy.
  • Xây dựng mô hình CBR: Sử dụng phần mềm MATLAB R2019a kết hợp thuật toán di truyền để huấn luyện và tìm bộ trọng số tối ưu cho mô hình CBR. Mô hình lựa chọn 3 trường hợp tương tự nhất để dự báo chi phí.
  • Phân tích hồi quy đa biến: Sử dụng phần mềm SPSS để xây dựng mô hình hồi quy, lựa chọn biến độc lập phù hợp qua các phương pháp chọn biến (forward, backward, stepwise). Mô hình được kiểm định các giả thuyết thống kê và đánh giá độ phù hợp qua hệ số điều chỉnh R² (Adjusted R Square).
  • So sánh và hiệu chỉnh mô hình: Mô hình CBR được hiệu chỉnh dựa trên kết quả hồi quy để nâng cao độ chính xác dự báo.
  • Lập trình ứng dụng: Mô hình được lập trình trên nền VBA và Excel để tạo công cụ dự báo tự động, dễ dàng áp dụng trong thực tế.

Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 2 đến tháng 6 năm 2020, đảm bảo thu thập và xử lý dữ liệu đầy đủ, chính xác.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xác định các nhân tố ảnh hưởng chính đến chi phí xây dựng: Qua phân tích hồi quy, 4 biến độc lập có ảnh hưởng tuyến tính và có ý nghĩa thống kê đến chi phí xây dựng gồm: số tầng, diện tích xây dựng, số phòng học và loại móng. Mô hình hồi quy đạt hệ số điều chỉnh R² = 0.905, cho thấy mô hình giải thích được 90.5% biến thiên của chi phí xây dựng.

  2. Hiệu quả mô hình CBR: Mô hình CBR ban đầu có sai số trung bình tuyệt đối phần trăm (MAPE) là 21,65%. Sau khi hiệu chỉnh dựa trên kết quả hồi quy, MAPE giảm xuống còn 4,97%, cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác dự báo.

  3. So sánh mô hình CBR và MRA: Mô hình hồi quy đa biến có MAPE là 9,77%, thấp hơn nhiều so với mô hình CBR ban đầu nhưng cao hơn mô hình CBR hiệu chỉnh. Điều này chứng tỏ sự kết hợp giữa CBR và MRA mang lại hiệu quả dự báo tốt hơn so với từng mô hình riêng lẻ.

  4. Ứng dụng thực tế: Công cụ dự báo chi phí xây dựng được lập trình trên nền VBA và Excel, giúp tự động hóa quá trình tính toán, thuận tiện cho các nhà quản lý dự án trong việc lập kế hoạch và kiểm soát chi phí.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân mô hình CBR hiệu chỉnh có độ chính xác cao là do việc kết hợp các trọng số được tối ưu bằng thuật toán di truyền và sự hỗ trợ của mô hình hồi quy đa biến giúp mô hình phản ánh chính xác hơn các mối quan hệ giữa các biến ảnh hưởng và chi phí xây dựng. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây cho thấy mô hình CBR có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm thực tế và thích ứng tốt với các tình huống mới.

So với các nghiên cứu sử dụng mạng neuron nhân tạo hay các mô hình hồi quy truyền thống, mô hình kết hợp CBR và MRA trong nghiên cứu này đạt được sai số dự báo thấp hơn, thể hiện tính ưu việt trong việc xử lý dữ liệu xây dựng có tính đa dạng và phức tạp.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh MAPE giữa các mô hình, bảng hệ số hồi quy và bảng trọng số mô hình CBR để minh họa rõ ràng các kết quả phân tích.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Áp dụng mô hình dự báo chi phí xây dựng CBR-MRA trong quản lý dự án: Các chủ đầu tư và nhà quản lý dự án nên sử dụng công cụ dự báo này để lập kế hoạch ngân sách chính xác, giảm thiểu rủi ro phát sinh chi phí không kiểm soát. Thời gian áp dụng ngay trong các dự án xây dựng trường học mới và cải tạo tại Kiên Giang.

  2. Cập nhật và mở rộng cơ sở dữ liệu: Đề nghị các cơ quan quản lý xây dựng tỉnh Kiên Giang tiếp tục thu thập, cập nhật dữ liệu chi phí xây dựng các công trình giáo dục để nâng cao độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình. Việc này nên được thực hiện định kỳ hàng năm.

  3. Đào tạo và nâng cao năng lực sử dụng công cụ: Tổ chức các khóa đào tạo cho cán bộ quản lý dự án, kỹ sư xây dựng về cách sử dụng phần mềm dự báo chi phí trên nền VBA và Excel, giúp tăng cường hiệu quả ứng dụng mô hình trong thực tế.

  4. Nghiên cứu mở rộng mô hình cho các loại công trình khác: Khuyến khích nghiên cứu tiếp tục phát triển mô hình dự báo chi phí xây dựng cho các loại công trình khác như trường tiểu học, bệnh viện, công trình dân dụng nhằm đa dạng hóa ứng dụng và nâng cao hiệu quả quản lý chi phí xây dựng toàn tỉnh.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Chủ đầu tư và nhà quản lý dự án xây dựng: Giúp họ có công cụ dự báo chi phí chính xác, từ đó lập kế hoạch tài chính và kiểm soát chi phí hiệu quả, giảm thiểu rủi ro phát sinh.

  2. Các kỹ sư, chuyên gia tư vấn xây dựng: Cung cấp phương pháp và công cụ phân tích chi phí xây dựng dựa trên dữ liệu thực tế, hỗ trợ trong việc thiết kế và lập dự toán công trình.

  3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành quản lý xây dựng: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích hồi quy trong dự báo chi phí xây dựng, đồng thời cung cấp dữ liệu thực tế và phương pháp nghiên cứu khoa học.

  4. Cơ quan quản lý nhà nước về xây dựng và giáo dục: Hỗ trợ trong việc xây dựng chính sách, quy chuẩn về quản lý chi phí xây dựng các công trình giáo dục, nâng cao hiệu quả đầu tư công.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình CBR là gì và tại sao lại được sử dụng trong dự báo chi phí xây dựng?
    CBR là phương pháp dựa trên kinh nghiệm và dữ liệu lịch sử để giải quyết các vấn đề mới bằng cách tìm kiếm các tình huống tương tự trước đó. Nó phù hợp với dự báo chi phí xây dựng vì chi phí phụ thuộc nhiều vào các đặc điểm công trình đã từng thực hiện.

  2. Phân tích hồi quy đa biến giúp gì cho nghiên cứu này?
    Phân tích hồi quy đa biến giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng chính đến chi phí xây dựng và xây dựng mô hình toán học để dự báo chi phí dựa trên các biến này, từ đó hỗ trợ hiệu chỉnh mô hình CBR.

  3. Sai số MAPE là gì và mức độ nào được coi là chấp nhận được?
    MAPE (Mean Absolute Percentage Error) là sai số trung bình tuyệt đối phần trăm giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế. Mức MAPE dưới 10% thường được coi là mô hình dự báo có độ chính xác cao.

  4. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập như thế nào?
    Dữ liệu được thu thập từ 66 công trình xây dựng trường trung học phổ thông tại Kiên Giang, bao gồm các thông số kỹ thuật, chi phí thực tế, và các đặc điểm công trình, được mã hóa và xử lý để phục vụ phân tích.

  5. Làm thế nào để áp dụng mô hình này trong thực tế?
    Mô hình đã được lập trình trên nền VBA và Excel, người dùng chỉ cần nhập các thông số công trình vào bảng tính, phần mềm sẽ tự động tính toán và đưa ra dự báo chi phí xây dựng, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình dự báo chi phí xây dựng công trình trường trung học phổ thông tại Kiên Giang dựa trên kết hợp CBR và MRA, với độ chính xác cao (MAPE 4,97%).
  • Các yếu tố ảnh hưởng chính đến chi phí gồm số tầng, diện tích xây dựng, số phòng học và loại móng.
  • Mô hình CBR được tối ưu bằng thuật toán di truyền giúp nâng cao hiệu quả dự báo so với mô hình hồi quy đơn thuần.
  • Công cụ dự báo được lập trình trên nền VBA và Excel, dễ dàng áp dụng trong quản lý dự án thực tế.
  • Đề xuất cập nhật dữ liệu thường xuyên, đào tạo người dùng và mở rộng nghiên cứu cho các loại công trình khác nhằm nâng cao hiệu quả quản lý chi phí xây dựng.

Hành động tiếp theo: Các nhà quản lý dự án và chủ đầu tư nên áp dụng mô hình dự báo này trong các dự án xây dựng trường học tại Kiên Giang để nâng cao hiệu quả quản lý chi phí. Đồng thời, các nhà nghiên cứu có thể phát triển thêm các mô hình dự báo cho các lĩnh vực xây dựng khác dựa trên nền tảng này.