Xác định Thời Gian Thực Hiện Gói Thầu Xây Dựng Thủy Lợi Tại TP. Hồ Chí Minh

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ

1.1. Giới thiệu chung

1.2. Xác định vấn đề nghiên cứu

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

1.4. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

1.5. Đóng góp dự kiến của nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Khái niệm công trình thủy lợi

2.2. Nguyên tắc tổ chức thi công công trình thủy lợi

2.3. Dự án đầu tư xây dựng

2.4. Quy định thực hiện chương trình dự án đầu tư công

2.5. Mạng nơ ron thần kinh

2.5.1. Định nghĩa Mạng Nơron nhân tạo

2.5.2. Cấu tạo cơ bản của một nơ ron sinh học

2.5.3. Cấu tạo cơ bản của một nơ ron nhân tạo

2.5.4. Kiến trúc của mạng nơron nhân tạo

2.5.5. Phân loại mạng nơ-ron nhân tạo

2.5.6. Các hình thức học của mạng nơron

2.6. Mô hình mạng MLP, cơ chế hoạt động và các thuộc tính của mạng

2.6.1. Thuật toán lan truyền ngược

2.6.3. Hàm kích hoạt

2.7. Phương pháp Kennard stone

2.7.1. Giới thiệu quá trình xây dựng phương pháp

2.7.2. Đặc trưng của phương pháp

2.7.3. Quy trình thiết kế thuật toán

2.8. Chưa phù hợp và phù hợp quá mức (Underfit và overfit)

2.9. Đánh giá hiệu quả mô hình

2.10. Tình hình nghiên cứu trước đây

2.11. Kết luận chương

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Quy trình nghiên cứu

3.2. Mô tả phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Giai đoạn 1: Xác định các nhân tố ảnh hưởng

3.2.2. Giai đoạn 2: Xây dựng mô hình xác định thời gian thi công của loại công trình thủy lợi khảo sát

3.3. Thu thập dữ liệu

3.3.1. Thu thập dữ liệu cho giai đoạn 1

3.3.2. Thu thập dữ liệu cho giai đoạn 2

3.4. Kiểm định chất lượng của thang đo

3.5. Công cụ phân tích

3.5.1. Phần mềm thống kê STATA

3.5.2. Ngôn ngữ lập trình Python

3.6. Kết luận chương

4. CHƯƠNG 4: THU THẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

4.1. Tổ chức điều tra chọn mẫu

4.2. Khảo sát đại trà

4.3. Đặc trưng mẫu khảo sát

4.4. Số năm kinh nghiệm

4.5. Số dự án tham gia

4.6. Lưu đồ xử lý dữ liệu bằng STATA

4.7. Giai đoạn 1: Xử lý dữ liệu thu thập bằng STATA

4.8. Giai đoạn 2: Thu thập dữ liệu để thực hiện mô hình mạng MLP

4.9. Thu thập dữ liệu

4.10. Kết luận chương

5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MẠNG TRUYỀN THẲNG MLP

5.1. Đề xuất mạng MLP để dự đoán và các giai đoạn tham gia học của mạng

5.1.1. Đề xuất mạng MLP

5.1.2. Giai đoạn học của mô hình

5.2. Giai đoạn 1: Đánh giá sự phù hợp các mô hình theo hai hình thức chia dữ liệu

5.2.1. Đặc trưng của dữ liệu

5.2.2. Kết quả mô hình huấn luyện với dữ liệu ngẫu nhiên

5.2.3. Kết quả mô hình huấn luyện với dữ liệu chia theo KS

5.3. Giai đoạn 2: Từ tập dữ liệu đã chọn với thuật toán KS (Kennard stone) tìm cấu trúc mạng thích hợp hơn mang lại hiệu suất chấp nhận được

5.4. Giai đoạn 3: Từ cấu trúc mạng đã tìm ở giai đoạn 2 chạy lặp kiểm tra để tìm các nhân tố ảnh hưởng đặc trưng có thể đại diện cho mô hình MLP trong phạm vi nghiên cứu

5.5. Ứng dụng mô hình vào trường hợp thực tế

5.6. Kết luận chương

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC CODE PYTHON

PHỤ LỤC DỮ LIỆU MÔ HÌNH MLP

I. Giới thiệu chung

Trong bối cảnh phát triển kinh tế và nhu cầu ngày càng cao về nguồn nước, gói thầu xây dựng công trình thủy lợi tại TP. Hồ Chí Minh đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an ninh nước và phát triển nông nghiệp bền vững. Việc xác định thời gian thực hiện các gói thầu này là một bài toán phức tạp, liên quan đến nhiều yếu tố như quy trình đấu thầu, quy định pháp lý, và các điều kiện thực tế trong quá trình thi công. Sự thành công của dự án không chỉ phụ thuộc vào chất lượng công trình mà còn vào khả năng quản lý thời gian và chi phí hiệu quả. Điều này đòi hỏi các nhà quản lý dự án phải có những phương pháp chính xác để dự đoán và kiểm soát thời gian hoàn thành, từ đó đảm bảo hiệu suất và lợi ích kinh tế cho các bên liên quan.

II. Các nhân tố ảnh hưởng đến thời gian thi công

Nghiên cứu chỉ ra rằng có nhiều nhân tố tác động đến thời gian hoàn thành của các gói thầu thi công công trình thủy lợi. Các yếu tố này bao gồm điều kiện thời tiết, quy mô và tính chất kỹ thuật của công trình, cũng như khả năng quản lý của các nhà thầu. Những bước thực hiện trong quy trình thi công cũng cần được xem xét kỹ lưỡng, từ khâu lập kế hoạch cho đến khi hoàn thành. Việc sử dụng các phương pháp như PERT và CPM có thể giúp các nhà quản lý dự án kiểm soát tốt hơn quá trình thi công. Tuy nhiên, trong thực tế, sự biến động từ môi trường và các yếu tố bên ngoài thường gây khó khăn trong việc dự đoán chính xác thời gian thi công.

2.1. Điều kiện môi trường

Điều kiện môi trường có ảnh hưởng lớn đến tiến độ thi công. Các yếu tố như mưa, bão, và lũ lụt có thể làm chậm tiến độ công trình. Việc theo dõi và dự báo thời tiết là cần thiết để điều chỉnh kế hoạch thi công kịp thời. Các nhà quản lý cần có những giải pháp ứng phó với các tình huống bất ngờ để đảm bảo tiến độ thi công không bị ảnh hưởng nghiêm trọng.

2.2. Khả năng quản lý

Khả năng quản lý của các nhà thầu cũng là một yếu tố quyết định đến thời gian thực hiện gói thầu. Sự phối hợp giữa các bên liên quan trong quá trình thi công là rất quan trọng. Việc áp dụng các công nghệ mới và phương pháp quản lý hiện đại có thể giúp nâng cao hiệu quả trong việc kiểm soát tiến độ thi công, từ đó giảm thiểu rủi ro và chi phí phát sinh.

III. Mô hình ANN trong dự đoán thời gian thi công

Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đã được áp dụng để ước tính thời gian hoàn thành gói thầu thi công công trình thủy lợi. Sử dụng dữ liệu từ 137 gói thầu, mô hình MLP (Multi-Layer Perceptron) cho thấy hiệu quả cao trong việc dự đoán thời gian thi công. Kết quả cho thấy mô hình đạt MAPE 13%, cho thấy độ chính xác cao và khả năng áp dụng thực tiễn. Việc áp dụng mô hình này giúp các nhà đầu tư và quản lý có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư.

3.1. Cấu trúc mô hình MLP

Mô hình MLP được cấu trúc với nhiều lớp nơ-ron, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp. Các nơ-ron trong mỗi lớp hoạt động tương tác với nhau, giúp mô hình học hỏi và cải thiện qua từng giai đoạn. Việc tối ưu hóa cấu trúc mô hình là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt nhất.

3.2. Ứng dụng thực tiễn

Mô hình ANN không chỉ giúp dự đoán thời gian thi công mà còn có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác trong xây dựng và quản lý dự án. Sự linh hoạt và khả năng học hỏi của mô hình giúp các nhà quản lý có thể điều chỉnh chiến lược dự án dựa trên dữ liệu thực tế, từ đó tối ưu hóa quy trình làm việc.

IV. Kết luận và khuyến nghị

Việc xác định thời gian thực hiện gói thầu thi công công trình thủy lợi tại TP. Hồ Chí Minh là một nhiệm vụ quan trọng, ảnh hưởng đến hiệu quả của các dự án đầu tư công. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng mô hình ANN có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc dự đoán thời gian thi công. Để nâng cao hiệu quả, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các bên liên quan và áp dụng các công nghệ hiện đại trong quản lý dự án. Các nhà quản lý nên thường xuyên cập nhật và cải tiến quy trình làm việc để thích ứng với những thay đổi trong môi trường và yêu cầu thực tiễn.

Luận Văn Thạc Sĩ Về Quản Lý Xây Dựng: Thời Gian Gói Thầu Thi Công Thủy Lợi Tại TP. Hồ Chí Minh