Luận văn thạc sĩ Quản lý xây dựng: Đánh giá ảnh hưởng của yếu tố thời tiết đến năng suất lao động trong các dự án thủy lợi của Việt Nam

Các câu hӓi nghiên cӭu - Vai trò viӋc dӵ ÿRiQVӵ ҧQKKѭӣng cӫa thӡi tiӃt trong dӵ án xây dӵng hiӋn nay QKѭWKӃ nào?. - 1ăQJVXҩWQJѭӡLODRÿӝng: là sӭc sҧn xuҩt cӫDFiQKkQQJѭӡLODRÿӝQJÿѭӧc ÿREҵn

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP HӖ CHÍ MINH

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA

/ÇĈĂ1*+Ѭ1*

ĈÈ1+*,ÈҦ1++ѬӢNG CӪA YӂU TӔ THӠI TIӂ7ĈӂN 1Ă1*68Ҩ7/$2ĈӜNG TRONG CÁC DӴ ÁN THӪY LӦI

CӪA VIӊT NAM

Chuyên ngành: Quҧn lý xây dӵng

Mã sӕ ngành: 8580302

LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

Thành phӕ Hӗ Chí Minh, tháng 9 QăP

&{QJWUuQKÿѭӧc hoàn thành tҥi: 7Uѭӡng Ĉҥi hӑc Bách Khoa ± Ĉ+4*-HCM Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc 1: TS NguyӉn Tuҩn KiӋt

(Ghi rõ hӑ, tên, hӑc hàm, hӑc vӏ cӫa HӝLÿӗng chҩm bҧo vӋ luұQYăQWKҥFVƭ 

1 TS Lê Hoài Long

CHӪ TӎCH HӜ,ĈӖNG 75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG

Lê Hoài Long Lê Anh Tuҩn

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ 1*+Ƭ$9,ӊT NAM

1+,ӊ0 9Ө/8Ұ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

Hӑ và tên hӑc viên: /ÇĈĂ1*+Ѭ1* MSHV: 18700406

1Jj\WKiQJQăPVLQK 1ѫLVLQK7S+&0

Chuyên ngành: Quҧn Lý Xây Dӵng Mã sӕ ngành: 8580302

I 7Ç1 Ĉӄ TÀI: ĈÈ1+ *,È Ҧ1+ +ѬӢNG CӪA YӂU TӔ THӠI TIӂ7 ĈӂN 1Ă1*68Ҩ7/$2ĈӜNG TRONG CÁC DӴ ÁN THӪY LӦI CӪA VIӊT NAM

NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG

1 ;iFÿӏnh các nhân tӕ thӡi tiӃt ҧQKKѭӣQJÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝng trong các dӵ án xây dӵng thӫy lӧi vӅ kiên cӕ YjWLrXWKRiWQѭӟc các tuyӃn sông, tuyӃQNrQKWUrQÿӏa bàn Thành phӕ Hӗ Chí Minh

2 Xây dӵng mô hình mҥng neuron nhân tҥo và hӗi quy tuyӃQWtQKÿӇ FyÿiQKJLiWiFÿӝng cӫa các yӃu tӕ ÿӃQQăQJVXҩt

II NGÀY GIAO NHIӊM VӨ: ngày tháng QăP

III NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: ngày tháng QăP

IV HӐ VÀ TÊN CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN: TS NguyӉn Tuҩn KiӋt

76Ĉӛ TiӃn Sӻ

7S+&0QJj\WKiQJQăP

CHӪ NHIӊM BӜ 0Ð1Ĉ¬27ҤO 75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG

Ĉӛ TiӃn Sӻ Lê Anh Tuҩn

1JRjLUDW{LFNJQJ[LQJӣi lӡLFiPѫQWӟLTXêÿӗng nghiӋp và BaQJLiPÿӕc công

ty Quҧn lý Khai thác Dӏch vө Thӫy lӧLÿmWұn tình chӍ dүQFKRW{LFiLQKuQWѭӡng tұn KѫQYӅ nhӳng vҩQÿӅ thӵc tӃ cӫa hӋ thӕng thӫy lӧi bҵng nhӳng kinh nghiӋm quý báu LuұQYăQ7KҥFVƭKRjQWKjQKYӟi sӵ cӕ gҳng cӫa bҧn thân, tuy nhiên sai sót và hҥn chӃ là không thӇ tránh khӓi Kính mong nhұQÿѭӧc các góp ý, chӍ dүn cӫa quý Thҫy C{ÿӇ tôi bә sung thêm kiӃn thӭc và hoàn thiӋn bҧQWKkQPuQKKѫQ

Xin trân trӑng cҧPѫQ

Tp Hӗ &Kt0LQKQJj\«WKiQJ«QăP

/rĈăQJ+ѭQJ

Trong nghiên cӭu này có mөc tiêu chính gӗPFy;iFÿӏQKÿѭӧFFiFWiFÿӝng cӫa thӡi tiӃWÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝng cӫa dӵ án Thӫy lӧi (loҥi dӵ án riêng biӋt) TiӃSÿyliӋt kê 29 nhân tӕ có ҧQKKѭӣng mҥnh nhҩWGQJÿӇ ѭӟFOѭӧng khҧ QăQJhoҥWÿӝng thiӃu tính әQÿӏnh Tӯ ÿy[k\Gӵng mô hình dӵ báo sӵ mҩWQăQJVXҩWÿӇ WtQKWRiQѭӟc OѭӧQJFѫEҧn cho các dӵ án chuҭn bӏ ÿҫXWѭWKXӝc nhóm công trình xây dӵng Thӫy lӧi 4XD ÿy WURQJ QJKLrQ Fӭu này sӱ dөng mҥng neuron nhân tҥo (Artificial Neural 1HWZRUNB$11 ÿѭӧc biӃWÿӃQQKѭPӝt hӋ thӕng có khҧ QăQJJLҧi quyӃt các vҩQÿӅ phӭc tҥSOLrQTXDQÿӃn các mӕi quan hӋ hay tình huӕng không dӵ ÿRiQÿѭӧc bҵng khҧ QăQJKӑc hiӇu dӵDWUrQFѫVӣ dӳ liӋu khҧo sát thӵc tӃ Nghiên cӭu này giúp xây dӵng

mô hình ANN và hӗLTX\ÿDELӃn trên cùng mӝt tұp dӳ liӋXÿӇ kiӇm tra, so sánh khҧ QăQJѭӟFOѭӧng cӫa mô hình Tӯ ÿyÿѭDUDPӝt mô hình có khҧ QăQJ[iFÿӏnh gҫQQKѭFKtQK[iFQăQJVXҩWODRÿӝng sӁ bӏ ҧQKKѭӣng thӃ nào khi chӏXFiFWiFÿӝng cӫa thӡi tiӃWĈӗng thӡL[iFÿӏQKÿѭӧc 19 nhân tӕ thӡi tiӃt chính có ҧQKKѭӣng trӵc tiӃSÿӃn viӋc [iFÿӏQKQăQJVXҩWODRÿӝng cho dӵ án xây dӵng thӫy lӧi

a wide range, not focusing on the specific issues of each element

The main objectives of this study include: Identifying the impacts of weather

on labor productivity of the Irrigation project (this is a separate project type) We then listed the 29 most influential factors used to estimate the instability From that, build a model of productivity loss prediction to calculate basic estimates for projects of investment in irrigation construction There by, this study uses an artificial neural network (ANN), which is known as a system capable of learning and understanding based on actual survey data to solve complex problems that are not expected predict This study helps develop the ANN model and multivariate regression on the same data set to test and compare the estimation capacity of the model This gives a model capable of determining almost exactly how labor productivity will be affected by the effects of weather In addition, 19 major weather factors were directly identified to determine labor productivity for irrigation construction projects

MӨC LӨC

&+ѬѪ1*ĈҺ79Ҩ1Ĉӄ 1

*LӟLWKLӋXFKXQJ 1

;iFÿӏQKYҩQÿӅQJKLrQFӭX 3

1./êGRGүQÿӃQQJKLrQFӭX 3

&iFFkXKӓLQJKLrQFӭX 4

6ӵFҫQWKLӃWFӫDÿӅWjL 4

0өFWLrXQJKLrQFӭX 5

1.5 Quy m{QJKLrQFӭX 5

+ҥQFKӃFӫDQJKLrQFӭX 5

ĈyQJJySGӵNLӃQFӫDQJKLrQFӭX 5

9ӅPһWKӑFWKXұW 5

9ӅPһWWKӵFWLӉQ 6

&+ѬѪ1*7Ә1*48$1 7

&iFÿӏQKQJKƭDNKiLQLӋPOLrQTXDQYҩQÿӅQJKLrQFӭX 7

.KiLQLӋPYӅQăQJVXҩW 7

&iFSKѭѫQJSKiSFKӫ\ӃXÿӇ[iFÿӏQKQăQJVXҩW 7

7әQJTXDQFiFQJKLrQFӭXWUѭӟFÿk\ 9

&iF\ӃXWӕҧQKKѭӣQJÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝQJ 9

&iFQJKLrQFӭXWURQJQѭӟF 9

&iFQJKLrQFӭXӣQѭӟFQJRjL 10

7әQJKӧSYjSKkQQKyPOҥLFiFQKkQWӕ 14

&+ѬѪ1*3+ѬѪ1*3+È31*+,Ç1&Ӭ8 17

4X\WUuQKQJKLrQFӭX 17

7KXWKұSGӳOLӋXEҵQJEҧQJFkXKӓL 18

*LӟLWKLӋXEҧQJFkXKӓL 18

3.;k\GӵQJEҧQJFkXKӓL 19

.LӇPÿӏQKWKDQJÿR[iFÿӏQKNtFKWKѭӟFPүX 20

.tFKWKѭӟFPүX 20

3.2.3.2 .LӇPÿӏQKWKDQJÿR 21

3KѭѫQJSKiS[ӱOêVӕOLӋXNKҧRViW 22

&{QJFөSKkQWtFKGӳOLӋX 23

0{KuQKKӗLTX\ 23

*LӟLWKLӋXYӅP{KuQKKӗLTX\ 23

&iFJLҧÿӏQKÿӕLYӟLSKkQWtFKKӗLTX\ 25

ѬXÿLӇPYjKҥQFKӃFӫDSKkQWtFKKӗLTX\ 26

0ӝWVӕWK{QJVӕTXDQWUӑQJWURQJSKkQWtFKKӗLTX\ 27

7yPWҳWFiFEѭӟFWKӵFKLӋQP{KuQKKӗLTX\ 30

0ҥQJQHXURQQKkQWҥR 31

0ҥQJWKҫQNLQK 31

*LӟLWKLӋXYӅPҥQJQHXURQQKkQWҥR 33

3KkQORҥLPҥQJ1HXURQ 34

0ҥQJ1HXURQODQWUX\ӅQQJѭӧF%DFN- propagation neural network): 39

+jPNtFKKRҥWKRҥWÿӝQJ$FWLYHIXQFWLRQ 39

4X\WUuQK[ӱOêFӫDPҥQJQHXURQQKkQWҥR$11 42

ӬQJGөQJWKӵFWӃFKRPҥQJQHXURQQKkQWҥR$11 43

1JX\rQWҳFFѫEҧQNKL[k\GӵQJPҥQJQHXURQQKkQWҥR 43

ѬXÿLӇPFӫDPҥQJQHXURQQKkQWҥR 43

1KѭӧFÿLӇPFӫDPҥQJQHXURQQKkQWҥR 43

7yPWҳWFiFEѭӟFWKӵFKLӋQPҥQJQHXURQQKkQWҥR 44

&+ѬѪ1*7+87+Ұ39¬3+Æ17Ë&+6Ӕ/,ӊ8 45

.KҧRViWWKӱQJKLӋP 45

4.1.1 Thӕng kê mô tҧ dӳ liӋu khҧo sát thӱ nghiӋm 45

4.1.2 Phân tích &URQEDFK¶V$OSKDNKҧo sát thӱ nghiӋm 47

.KҧRViWWKӵFWӃ 49

7KӕQJNrP{Wҧ 50

.LӇPWUDÿӝWLQFұ\WKDQJÿR 53

;ӃSKҥQJFiF\ӃXWӕҧQKKѭӣQJÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝQJ 58

3KkQWtFKQKkQWӕNKiPSKi 61

ĈһWWrQQKyP 68

.ӃWOXұn 68

;k\GӵQJP{KuQKQJKLrQFӭX$11 68

3KkQWtFKVӕOLӋX 68

4.3.2 LӵDFKӑQFҩXWU~FPҥQJ 69

ĈjRWҥRPҥQJ 70

.ӃWTXҧKXҩQOX\ӋQPҥQJ 70

4..ӃWOXұQ 73

;k\GӵQJP{KuQK+ӗLTX\WX\ӃQWtQK5HJUHVVLRQOLQHDU 74

;ӱOêVӕOLӋXFKRP{KuQKKӗLTX\ 74

;k\GӵQJPDWUұQKӋVӕWѭѫQJTXDQ 74

;k\GӵQJP{KuQKKӗLTX\ÿDELӃQ 74

ĈiQKJLiP{KuQK+ӗLTX\WUrQWұSGӳOLӋXNLӇPWUD 79

.ӃWOXұQ 80

&+ѬѪ1*.ӂ7/8Ұ19¬.,ӂ11*+ӎ 82

.ӃWOXұQ 82

+ҥQFKӃFӫDQJKLrQFӭX 82

ĈӅ[XҩWNLӃQQJKӏ 83

7¬,/,ӊ87+$0.+Ҧ2 84

3+Ө/Ө&7Ë1+7OÁN 87

/é/ӎ&+75Ë&+1*$1* 114

DANH MӨC BҦNG BIӆU

Bҧng 4 1: KӃt quҧ phân tích &URQEDFK¶VDOSKD biӃQÿӝc lұp 48

Bҧng 4 2: Sӕ Oѭӧng kӃt quҧ cӫa cuӝc khҧo sát 50

Bҧng 4 3: Giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ nhiӋWÿӝ (lҫn 1) 53

Bҧng 4 4: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ yӃu tӕ nhiӋWÿӝ 53

Bҧng 4 5: Giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKDVDu khi loҥi biӃn A.4 (lҫn 2) 54

Bҧng 4 6: Bҧng tәng hӧp sau khi loҥi biӃn A.4 (lҫn 2) 54

Bҧng 4 7: Bҧng tәng hӧp hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ nhiӋWÿӝ có loҥi biӃn A.4 55 Bҧng 4 8: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ ÿӝ ҭm 55

Bҧng 4 9: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ yӃu tӕ ÿӝ ҭm 55

Bҧng 4 10: Bҧng phân tích hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ ÿӝ ҭm 56

Bҧng 4 11: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ vұn tӕc gió 56

Bҧng 4 12: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ yӃu tӕ vұn tӕc gió 56

Bҧng 4 13: Bҧng phân tích hӋ sӕ CronbDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ vұn tӕc gió 56

Bҧng 4 14: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ PѭDEmR 57

Bҧng 4 15: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ yӃu tӕ PѭDEmR 57

Bҧng 4 16: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKDVDXNKLORҥi các biӃn 58

Bҧng 4 17: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ sau khi loҥi biӃn 58

Bҧng 4 18: Bҧng phân tích hӋ sӕ CroQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ PѭDEmR 58

Bҧng 4 19: Bҧng xӃp hҥng giá trung bình các nhân tӕ khҧo sát 59

Bҧng 4 20: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ 02Yj%DUWOHWW¶VWHVWEDQÿҫu 61

Bҧng 4 21: BҧQJSKkQWtFKSKѭѫQJVDLWәQJEDQÿҫu 61

Bҧng 4 22: Bҧng ma trұn xoay các nhân tӕ EDQÿҫu 62

Bҧng 4 23: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ 02Yj%DUWOHWW¶VWHVWVDXNKLORҥi biӃn 64

Bҧng 4 24: BҧQJSKkQWtFKSKѭѫQJVDLWәng sau loҥi biӃn 65

Bҧng 4 25: Bҧng ma trân xoay cӫa các nhân tӕ sau loҥi biӃn 67

Bҧng 4 26: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 1 70

Bҧng 4 27: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 2 70

Bҧng 4 28: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 3 71

Bҧng 4 29: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 4 71

Bҧng 4 30: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 5 71

Bҧng 4 31: KӃt quҧ kiӇm tra mô hình ANN theo bӝ mүu nhóm 3 72

Bҧng 4 32: Bҧng tóm tҳt các kӃt quҧ mô hình hӗi quy enter 75 Bҧng 4 33: Bҧng ANOVA mô hình hӗi quy 75 Bҧng 4 34: Bҧng hӋ sӕ cӫa mô hình hӗi quy 76 Bҧng 4 35: Bҧng thӭ tӵ mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng cӫa các yӃu tӕ OrQQăQJVXҩWѭӟFOѭӧng 76 Bҧng 4 36: Bҷng kӃt quҧ giá trӏ hӋ sӕ MAPE 79 Bҧng 4 37: Bҧng so sánh các thông sӕ cӫa 2 mô hình 81

DANH MӨC HÌNH ҦNH

+uQK3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu cӫa luұQYăQ .18

Hình 3 2: MӭFÿӝ dӵ báo kӃt quҧ thông qua giá trӏ MAPE .29

Hình 3 3: Quy trình thӵc hiӋQSKѭѫQJSKiSKӗi quy tuyӃn tính .30

Hình 3 4: Mҥng neuron cӫDFRQQJѭӡi 31

Hình 3 5: Các thành phҫn chính cӫa mҥng thҫn kinh 32

Hình 3 6: Cҩu trúc và tiӃn trình hoҥWÿӝng cӫa mҥng ANN .34

Hình 3 7: Mҥng neuron lan truyӅn tiӃn .35

Hình 3 8: Mҥng neuron có tín hiӋu phҧn hӗi .35

Hình 3 9: Mҥng neuron hӗi quy .36

Hình 3 10: Mҥng ANN có tín hiӋu giám sát 38

Hình 3 11: Mҥng ANN có tín hiӋXWăQJFѭӡng .38

Hình 3 12: BiӇXÿӗ cӫa hàm sigmiod .39

Hình 3 13: BiӇXÿӗ hàm Tanh .40

Hình 3 14: BiӇXÿӗ hàm ReLU .41

Hình 3 15: Quy trình thӵc hiӋn cӫa mҥng neuron nhân tҥo (ANN) .44

Hình 4 1: Cҩu trúc mҥQJ$11ÿѭӧc chӑn gӗm 8 nút ӣ lӟp hidden .73

Hình 4 2: BiӇXÿӗ tҫn sӕ phҫQGѭFKXҭn hóa .77

Hình 4 3: BiӇXÿӗ phҫQGѭFKXҭn hóa P-P Plot .77

Hình 4 4: BiӇXÿӗ Scatter Plot kiӇm tra giҧ ÿӏnh liên hӋ tuyӃn tính 78

&+ѬѪ1* ĈҺT VҨ1Ĉӄ 1.1 Giӟi thiӋu chung

Phát triӇn hӋ thӕng thӫy lӧi cӫa ViӋt Nam rҩWÿѭӧc quan tâm Trong quá trình ÿҭy mҥnh tӕFÿӝ WăQJWUѭӣng cӫa hoҥWÿӝng sҧn xuҩt nông nghiӋp không thӇ không nhҳFÿӃn vai trò cӫa hӋ thӕng cҩSQѭӟc sҥFKYjWLrXWKRiWQѭӟc ô nhiӉP'RÿyPӝt

hӋ thӕng thӫy lӧi hoàn thiӋn có vai trò quan trӑng vô cùng to lӟn trong viӋc phát triӇn ÿӗng bӝ cӫa sҧn xuҩt nông nghiӋp vӟi sӵ phát triӇn cӫa xã hӝi

Vì vұ\F{QJWiFÿҫXWѭWKLF{QJYjWKDQKTX\ӃWWRiQÿѭDYjRYұn hành các tuyӃn kênh rҥch cӫa các hӋ thӕng thӫy lӧi cҫn thӵc hiӋn nhanh và hiӋu quҧ nhҩt Tuy nhiên theo thӵc tӃ hiӋn nay viӋc triӇn khai các hoҥWÿӝng vүQÿDQJUҩt chұP7URQJÿySKҧi

kӇ ÿӃn vҩQÿӅ các nhà thҫu thi công vӟi tӕFÿӝ rҩt chұm chҥp Có rҩt nhiӅXOêGRÿӇ ҧQKKѭӣQJÿӃn vҩQÿӅ thi công chұm chҥp cӫa nhà thҫXQKѭQJXӗn vӕn chұm, khҧ QăQJWKLFông yӃu kém, trӣ ngҥi vӅ mһt bҵng, Trong nӝi dung cӫa bài báo cáo luұn YăQQj\Kӑc viên tұp trung chính vào mӝt trong nhӳng yӃu tӕ ҧQKKѭӣng nhҩWÿӃn khҧ QăQJWKLF{QJF{QJWUuQKWKӫy lӧi là yӃu thӡi tiӃt

MөFÿtFKFKtQKFӫa nghiên cӭu là ÿiQKJLinhӳng ҧQKKѭӣng tiêu cӵc cӫa thӡi tiӃt WURQJJLDLÿRҥn thi công xây dӵng tҥLF{QJWUѭӡng Thӵc hiӋQF{QJWiFÿROѭӡng, ÿiQKJLiQăQJVXҩWODRÿӝng sӁ bӏ ҧQKKѭӣng ra sao khi thӡi tiӃt không thuұn lӧi Tӯ ÿyPjFiFFKӫ ÿҫXWѭEDQTXҧQOêÿѫQYӏ thi công có thӇ tham khҧRÿӇ ÿiQKJLiVҳp xӃp các công tác sao cho phù hӧp vӟi thӡLJLDQÿmNêNӃt

ĈӇ [iFÿӏnh nhӳng ҧQKKѭӣng tiêu cӵc cӫa thӡi tiӃWWiFÿӝQJÿӃn vҩQÿӅ nghiên cӭu cҫn phҧL[iFÿӏQKFiFÿһFWUѭQJFӫDNKLWѭӧng thӫ\YăQWUrQNKXYӵc Nӝi dung luұn YăQWұp trung chính là viӋc quan sát các loҥi hình thӡi tiӃt ӣ phҥm vi khu vӵc Thành phӕ Hӗ &Kt0LQK'RÿyQKӳng thông sӕ này sӁ ÿѭӧc lҩy theo dӳ liӋu thӡi tiӃt tҥLÿk\

EĈ͡ ̱m:

Khu vӵc Thành phӕ Hӗ &Kt0LQKFyÿӝ ҭPWUXQJEuQKÿҥt tӯ 78-80%, do nҳng nhiӅu, nhiӋWÿӝ cao 7URQJQăPPDPѭDFyÿӝ ҭPFDRKѫQKҷn so vӟi mùa khô (85-88%/70- Ĉӝ ҭm tháng cao nhҩt có thӇ ÿҥWÿӃQĈӝ ҭm thҩp có thӇ xuӕng Gѭӟi 30%

d Gió bão:

*LyWKѭӡQJ[X\rQFyKѭӟQJOj7k\1DPYjĈ{QJ%ҳF*LyFyKѭӟng Tây Nam xuҩt hiӋQWURQJPDPѭDWӯ WKiQJÿӃQWKiQJJLyĈ{QJ%ҳc xuҩt hiӋn trong mùa khô tӯ WKiQJÿӃn tháng 4 TӕFÿӝ JLyWKѭӡng xuyên tӯ 2-4m/s

Bão ít xuҩt hiӋQQKѭQJNK{QJSKҧi không có Theo thӕQJNrWURQJQăPWUӣ lҥLÿk\WKuWURQJVӕ FiFFѫQEmRÿә bӝ YjRQѭӟc ta có 10% sӕ FѫQEmRJk\ҧQKKѭӣng trӵc tiӃp hay gián tiӃSÿӃQYQJQj\WURQJÿySKҫQÿә bӝ trӵc tiӃp chiӃm tӹ trӑng rҩt nhӓ (khoҧng 2,5%) NhӳQJFѫQEmRJk\ҧQKKѭӣng trӵc tiӃp hay gián tiӃSÿӃn khu vӵc xҧy ra vào nhӳng tháng cuӕLQăPFKӫ yӃXJk\PѭDOӟn (200-300)mm/ngày trên phҥPYLWRjQOѭXYӵc và gió cҩSÿӃn cҩp 10 tӭc khoҧn (20-25)m/s Ngoài ra, trong khu vӵc nghiên cӭu còn xuҩt hiӋQ FiF FѫQ Oӕc xoáy có tӕF ÿӝ JLy Fy NKL ÿҥW ÿӃn 30m/s, tuy nhiên nhӳng nhӳng trұn gió lӕFQKѭYұy chӍ xҧy ra trong phҥm vi hҽp và thӡi gian ngҳn song sӭc phá hoҥi mҥQKQrQFNJQJFyWKӇ gây nhӳQJKѭKӓng vӅ nhà cӱa và công trình dân dөng khác

e Ch͇ ÿ͡ P˱D

ChӃ ÿӝ PѭDWURQJNKXYӵc chia làm 02 mùa rõ rӋt:

- 0DPѭDEҳWÿҫu tӯ WKiQJÿӃn tháng11 Sӕ QJj\PѭDFKLӃPYjOѭӧng PѭDFKLӃm tӯ 90% y 93% tәQJOѭӧQJPѭDKҵQJQăP

- Mùa khô tӯ WKiQJÿӃQWKiQJQăPVDX/ѭӧQJPѭDFKLӃm tӯ 7% y 10% lѭӧQJPѭDWRjQQăP

ChӃ ÿӝ PѭDtWELӃQÿӝQJTXDFiFQăPYjOѭӧQJPѭDKjQJWKiQJWURQJQăPFNJQJWѭѫQJÿӕi әQÿӏnh

/ѭӧQJPѭDӭng vӟi P = 10%

1.2 ;iFÿӏnh vҩQÿӅ nghiên cӭu

1.2.1 /êGRGүQÿӃQQJKLrQFӭX

- Dӵ án ÿҫXWѭxây dӵng ӣ ViӋt Nam hiӋn nay có nhiӅu vҩQÿӅ cҫn ÿѭӧc nêu ra

ÿӇ có giҧLSKiSWKD\ÿәi, nâng cao và cҧi thiӋn chҩWOѭӧQJ7K{QJWKѭӡng các dӵ án trong quá trình triӇn khai thӵc hiӋn gһp rҩt nhiӅu yӃu tӕ WiFÿӝng làm cho dӵ án không thӇ hoһc thӵc hiӋQNK{QJQKѭNӃ hoҥFKEDQÿҫu Có sӵ chӗng chéo, không thӕng nhҩt

và khiӃu nҥi giӳa các bên tham gia Công tác giҧi quyӃt xӱ lý theo luұWÿӏnh lҥLFKѭD

rõ ràng dүQÿӃn thӵc hiӋn không nghiêm chӍnh và hiӋu quҧ Mӝt dӵ iQÿѭӧFÿiQKJLi

là thành công cҫn phҧLTXDQWkPÿӃn các yӃu tӕ chính vӅ chi phí, tiӃQÿӝ và giҧi quyӃt ÿѭӧc các khiӃu nҥi giӳDFiFErQWKDPJLDĈmFyQKLӅu bài báo, các nghiên cӭu nói

vӅ tình hình triӇn khai các dӵ án cӫa xây dӵng ViӋt Nam nói chung Tuy nhiên vүn FKѭDJLҧi quyӃWÿѭӧc hoàn toàn nhӳng nӝi dung còn tӗn tҥi cӫa công tác thӵc hiӋn ÿҫu Wѭ[k\Gӵng

- Các yӃu tӕ WKѭӡQJ[X\rQWiFÿӝQJÿӃn mӝt dӵ án là vӅ chi phí, tiӃQÿӝQăQJsuҩt, chҩWOѭӧng thi công Trong sӕ ÿyNK{QJWKӇ không kӇ ÿӃn các yӃu tӕ bên ngoài WiFÿӝng lên dӵ án làm chұm trӉ công tác thӵc hiӋn 9jFNJQJÿmFyNK{QJtWFiFEjLbáo khoa hӑc nghiên cӭu vӅ vҩn ÿӅ này ViӋF[iFÿӏnh rõ các nhân tӕ chính ҧQKKѭӣng ÿӃn sӵ chұm trӉ tiӃQÿӝ thӵc hiӋn dӵ án nhҵm mөFÿtFKÿӅ xuҩWKѭӟng giҧi quyӃWÿӇ ÿҭy nhanh tӕFÿӝ thӵc hiӋQÿiSӭQJÿѭӧc nhu cҫu bӭc thiӃt cӫa mӝt hӋ thӕng thӫy lӧi toàn diӋn

- Xây dӵng mӝWP{KuQKJL~SÿiQKJLiѭӟFOѭӧng WiFÿӝng cӫa yӃu tӕ bên ngoài ÿӃn mӝt dӵ iQÿӇ nhӳQJQJѭӡi làm ngành xây dӵng có thӇ ý thӭc mӝWFiFKÿӏQKOѭӧng

mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng tiӃQÿӝ thӵc hiӋn dӵ án, khҧ QăQJ[ӱ lý, dӵ SKzQJFiFWUѭӡng hӧp cҩp bách có thӇ xҧy ra

- Mô hình giúp ÿiQKJLiVӵ WiFÿӝng cӫa các yӃu tӕ thӡi tiӃWÿӃQQăQJVXҩt lao ÿӝng là mӝWÿyQJJySWURQJWәng thӇ cӫa ngành xây dӵng ĈѭDUDFiFELӋn pháp giúp giҧi quyӃWWiFÿӝng ҧQKKѭӣQJÿӃn tiӃQÿӝ thӵc hiӋn dӵ án mӝt cách linh hoҥt và rút

ra ÿѭӧc nhӳng kinh nghiӋm thông qua các kӃ hoҥFKÿmÿѭӧc dӵ SKzQJWUѭӟc

- Nghiên cӭu này tìm hiӇu vӅ:

+ ҦQKKѭӣng cӫDWiFÿӝng do thӡi tiӃWÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝng trên c{QJWUѭӡng cӫa công nhân WUrQTXDQÿLӇm nhìn nhұn cӫDQJѭӡi quҧn lý ӣ loҥi hình dӵ án thӫy lӧi Ngoài nhӳQJWiFÿӝng trӵc tiӃp thì còn ҧQKKѭӣng gián tiӃSÿӃn các vҩQÿӅ nào khác cӫa dӵ án

+ Sӱ dөng bҧng câu hӓLÿӇ tiӃn hành khҧo sát lҩy sӕ liӋu tӯ các chuyên gia Công cө

$11ÿӇ tӕLѭXQăQJVXҩWODRÿӝng dӵa trên tӯQJÿLӅu kiӋn cө thӇ khác nhau cӫa môi WUѭӡng, tӯ ÿyGӵa vào khҧ QăQJGӵ EiRWUѭӟFÿӇ FyEѭӟc chuҭn bӏ khi lұp dӵ án

1.2.2 Các câu hӓi nghiên cӭu

- Vai trò viӋc dӵ ÿRiQVӵ ҧQKKѭӣng cӫa thӡi tiӃt trong dӵ án xây dӵng hiӋn nay QKѭWKӃ nào?

- Tҥi sao nhӳng khiӃu nҥi vӅ ҧQKKѭӣng bӣi viӋc chұm trӉ do thӡi tiӃWFKѭDÿѭӧc giҧi quyӃt rõ ràng?

- Thӡi tiӃt bҩt lӧi lҥi ҧQK KѭӣQJ ÿӃQ QăQJ VXҩW ODR ÿӝQJ ÿm ÿѭӧc nghiên cӭu QKѭQJYүQFKѭDFyJLҧi pháp tӕt nhҩt?

- Giҧi pháSQjRÿѭӧFÿӅ UDÿӇ JL~SFiFÿѫQEӏ tham gia dӵ án có thӇ chuҭn bӏ FNJQJQKѭѭӟFOѭӧng các ҧQKKѭӣng?

1.4 Mөc tiêu nghiên cӭu

- ;iFÿӏnh vai trò cӫa nhân tӕ thӡi tiӃt trong mӝt dӵ án xây dӵng Nêu lên nhӳng ҧQKKѭӣng cӫDQyÿӕi vӟi các hҥng mөFNKiFQKDXQKѭWKӃ nào

- ;iFÿӏnh các mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng cӫa nhân tӕ thӡi tiӃWWiFÿӝQJQKѭWKӃ QjRÿӃn QăQJVXҩWODRÿӝng Tùy theo mӛi mӭFÿӝ YjÿLӅu kiӋn thӡi tiӃt khác nhau sӁ có giá trӏ ҧQKKѭӣQJQKѭWKӃ nào

- Xây dӵng mô hình dӵ ÿRiQVӵ mҩWQăQJVXҩWODRÿӝng dӵa trên nhӳQJWiFÿӝng cӫa thӡi tiӃt sӱ dөng mҥng neuron nhân tҥo (ANN)

1.5 Quy mô nghiên cӭu

- Dӳ liӋu khҧRViWÿѭӧc lҩy tҥi các dӵ án Thӫy lӧi nҵm trong khu vӵc Thành phӕ Hӗ Chí Minh Tұp trung chính ӣ các dӵ án vӅ kiên cӕ Yj WLrX WKRiW Qѭӟc các tuyӃn sông, tuyӃn kênh

- &iFÿӕLWѭӧng ÿѭӧc tiӃn hành lҩy ý kiӃn gӗm nhӳng QJѭӡi có kiӃn thӭc chuyên môn và kinh nghiӋm làm viӋc vӅ quҧn lý, giám sát, thi công các dӵ án Thӫy lӧi:

1.6 Hҥn chӃ cӫa nghiên cӭu

- Nghiên cӭu tұp trung vào hoҥWÿӝng xây dӵng cӫa hӋ thӕng xây dӵng công trình Thӫy lӧi mà không bao quát chung cho các hӋ thӕng xây dӵng khác

- Nghiên cӭX[iFÿӏnh yӃu tӕ thӡi tiӃWWiFÿӝQJÿӃQQăQJVXҩWQKѭQJFKѭDÿiQKJLiÿѭӧc tӯng mӭFÿӝ cӫa mӛi loҥi thӡi tiӃt sӁ có ҧQKKѭӣng ra sao

- Nghiên cӭX[iFÿӏnh dӵa trên sӵ ÿiQK giá WUrQTXDQÿLӇm cӫa cҩp quҧn lý, còn mӝt sӕ vҩQÿӅ có thӇ FKѭDÿѭӧFQrXUDWUrQTXDQÿLӇm cӫDQJѭӡLODRÿӝng

1.7 ĈyQJJySGӵ kiӃn cӫa nghiên cӭu

1.7.1 VӅ mһt hӑc thuұt

- Sӱ dөQJP{KuQK$11ÿӇ hӑFWtFKONJ\NLӃn thӭc tӯ ÿyÿѭDUDNӃt quҧ ÿiQKgiá cho mӝt nhân tӕ WiFÿӝQJÿѭӧFÿӅ xuҩt Mӝt dҥng mô hình trí tuӋ nhân tҥRÿѭӧc

ÿjRWҥo, rèn luyӋn ÿӇ tҥo ra nhӳng kӃt quҧ QKѭPRQJPXӕn, nhҵm dӵ ÿRiQQKӳng khҧ QăQJFyWKӇ xҧy ra

- *L~SÿiQKJLiQKӳng rӫi ro mà thӡi tiӃt có thӇ ҧQKKѭӣQJÿӃQQăQJVXҩWFNJQJQKѭWLӃQÿӝ cӫa dӵ iQÿҫXWѭ[k\Gӵng Thӫy lӧi

1.7.2 VӅ mһt thӵc tiӉn

- *L~SÿiQKJLiQKӳng yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃQQăQJVXҩt cӫa dӵ án tӯ mӝt nhân tӕ

cө thӇ là thӡi tiӃt Có thӇ phát triӇn lên ӣ cҩSÿӝ FDRKѫQOjWҩt cҧ các nhân tӕ dӵ án

Có sӵ ÿDQ[HQNӃt hӧp giӳa các nhân tӕ kháFQKDXÿӇ ÿѭDUDPӝWSKѭѫQJiQWӕLѭXhiӋu quҧ trên cҧ mӝWJLDLÿRҥn thӵc hiӋn lâu dài cӫa dӵ án xây dӵng Giúp cho các bên tham gia có thӇ ѭӟFOѭӧng nhӳng khҧ QăQJÿӕi phó mӝt cách linh hoҥt vӟi rӫi ro làm chұm tiӃQÿӝ thӵc hiӋn nhҵm mang lҥi hiӋu quҧ ÿҫXWѭFDRQKҩt, tҥo ra mӝt dӵ án thành công

- Ngoài ra dӵa vào nhӳng kӃt hoҥch chi tiӃWÿѭӧc lұp dӵa trên nghiên cӭu này JL~SÿѫQYӏ quҧQOêÿiQKJLiÿѭӧc tính hiӋu quҧ YjQăQJOӵc trong viӋc chuҭn bӏ WKѭFhiӋn cӫa các bên tham gia vào dӵ án

&+ѬѪ1* TӘNG QUAN 2.1 &iFÿӏQKQJKƭDNKiLQLӋm liên quan vҩQÿӅ nghiên cӭu

2.1.1 Khái niӋm vӅ QăQJVXҩt

- 1ăQJVXҩWODRÿӝQJ16/Ĉ WKӇ hiӋn bҵng tӹ sӕ giӳDÿҫu ra (sҧn phҭm) Yjÿҫu vào trong quá trình sҧn xuҩWODRÿӝng1ăQJVXҩWODRÿӝng là tính hiӋu quҧ, giá trӏ tҥo

ra cӫa hoҥW ÿӝQJ ÿѭӧc thӇ hiӋn bҵng viӋc so sánh giӳa khӕL Oѭӧng sҧn xuҩt trong nhӳng thӡi gian hoһc nguӗn lӵFÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ tҥo ra nó Có nhiӅu cҩSÿӝ ÿӇ ÿiQKJLiQăQJVXҩWODRÿӝng tӯ ÿyFNJQJFyQKLӅXFiFKWtQK16/Ĉÿѭӧc tính toán dӵa vào sҧn phҭm, giá trӏ, chҩWOѭӧQJ«

- 1ăQJVXҩWODRÿӝng trӵc tiӃp là hiӋu quҧ ODRÿӝng cӫDQJѭӡLODRÿӝng trong quá trình sҧn xuҩt nhҩWÿӏnh, chӫ yӃXÿѭӧF[iFÿӏnh dӵa trên mӭFKDRSKtODRÿӝng phҧi bӓ UDÿӇ tҥo ra sҧn phҭm cӫa QJѭӡLODRÿӝng

- 1ăQJVXҩWQJѭӡLODRÿӝng: là sӭc sҧn xuҩt cӫDFiQKkQQJѭӡLODRÿӝQJÿѭӧc ÿREҵng tӹ sӕ giӳa khӕLOѭӧng công viӋc hoàn thành hoһc sӕ Oѭӧng sҧn phҭm vӟi thӡi JLDQODRÿӝQJKDRSKtÿӇ sҧn xuҩt ra sӕ sҧn phҭPÿy

- 1ăQJVXҩt tә ÿӝi: là tính hiӋu quҧ, giá trӏ ÿѭӧc tҥo ra dӵa trên các hҥng mөc công viӋc thӵc hiӋQÿѭӧc cӫa tә ÿӝi trên mӝt ngày hay mӝt tuҫn hoһc trên mӝt hҥng mөc công viӋc cө thӇ

- 1ăQJVXҩt công tUѭӡng: giá trӏ sinh ra cӫa tҩt cҧ các tә ÿӝi, các thành phҫn tham gia thӵc hiӋn các phҫn cӫa công trình trên mӝt mӭc chi phí, thӡi gian, công sӭc

bӓ UDÿӇ thӵc hiӋn

2.1.2 &iFSKѭѫQJSKiSchӫ yӃXÿӇ [iFÿӏQKQăQJVXҩt

- 3KѭѫQJSKiSÿӇ ÿROѭӡng 16/Ĉ NK{QJFyÿӏQKQJKƭDU}UjQJWKHROêWKX\Ӄt, QăQJVXҩt sӁ có sӵ WKD\ÿәLFiFKÿӏQKQJKƭDJLӳDFiFOƭQKYӵc và mөFÿtFKÿiQKJLikhác nhau &iFSKѭѫQg pháp ÿӇ ѭӟFOѭӧQJÿROѭӡQJQăQJVXҩWODRÿӝng có rҩt nhiӅu QKѭQJFyKuQKWKӭFFѫEҧQÿѭӧFQrXUDOjÿROѭӡng trӵc tiӃSYjÿROѭӡng gián tiӃp

- 3KѭѫQJSKiSWUӵc tiӃp:

3KѭѫQJSKiSYӅ sӕ Oѭӧng sҧn phҭm[iFÿӏnh sӕ Oѭӧng sҧn phҭm tҥo ra ÿѭӧc trên mӝWÿѫn vӏ giӡ công hay ca làm viӋc, ÿk\OjSKѭѫQJSKiStiӃt kiӋm thӡi

gian và chi phí khҧo sát, ÿѫQJLҧn nhҩWÿӇ có thӇ ѭӟFOѭӧQJFѫEҧQQăQJVXҩt cӫa mөc tiêu

3KѭѫQJSKiSJLiWUӏ: [iFÿӏnh chi phí ÿҫXWѭ ÿӇ tҥo ra mӝt sҧn phҭm Chi phí phҧi bӓ ra này bao gӗm các loҥLQKѭQJX\rQYұt liӋu, nhân công, vұn hành và KDRSKtPi\PyFKѭKӓng sҧn phҭm PKѭѫQJSKiSQj\FѫEҧn chӍ phù hӧp vӟi các hình thӭc sҧn phҭPÿѫQJLҧQtWF{QJÿRҥn

3KѭѫQJSKiSFKLSKt: là tӹ sӕ giӳa chi phí thӵc tӃ phҧi bӓ UDÿӇ thӵc hiӋn

so vӟLFKLSKtѭӟFWuQKEDQÿҫu theo ngân sách PKѭѫQJSKiS này rҩWtWÿѭӧc sӱ dөng QKѭQJOjPӝt hình thӭFÿiQKJLiYLӋFѭӟFOѭӧng có hiӋu quҧ hay không

Ngoài ra mӝt sӕ SKѭѫQJ SKiS WUӵc tiӃS ÿӇ ѭӟF OѭӧQJ QăQJ VXҩW ODR ÿӝng QKѭQJÿDSKҫQNK{QJÿѭӧc phә biӃn do chӍ tұp trung vào mӝt pham vi công viӋc thu hҽSYjÿLӅu kiӋn hҥn chӃ cӫa loҥi hình công viӋFÿy

- 3KѭѫQJSKiSJLiQWLӃp:

3KѭѫQJSKiSlҩy mүu (Work Sampling OjSKѭѫQJSKiSOҩy sӕ liӋu thӕng kê dӵa trên thӡi gian thӵc tӃ làm viӋc cӫDQJѭӡi ODRÿӝng ĈӇ có dӳ liӋu làm viӋc thì SKѭѫQJSKiSQj\Gӵa trên các thành phҫn vӅ thӡi gian làm viӋc và hiӋu quҧ tҥo ra Hình thӭc lҩy mүu thӵc hiӋn trong vòng 5 phút liên tөc

3KѭѫQJSKiSnghiên cӭu công viӋc (Work Study