CL NG CHI PHÍ XÂY D NG CHÚNG C B NG M NG NEURON NHÂN T O Phan V n Khoa+; L u Tr ng V n*; Lê Hoài Long* * : Khoa Xây d ng, i h c Bách Khoa TPHCM + : H c viên cao h c ngành Công ngh Qu n lý xây d ng K15 Tóm t t c l ng chi phí đ u t cho d án m t nhi m v r t quan tr ng c a công tác qu n lý xây d ng Cùng v i s phát tri n đô th hóa s gia t ng dân s ngày nhanh, d án xây d ng chúng c xu t hi n ngày nhi u Vi c c l ng chi phí xây d ng nh có th d trù đ c l i nhu n d án chúng c mang l i v n đ s ng c a ch đ u t , doanh nghi p xây d ng Trong báo này, s trình bày cách ng d ng m ng neuron nhân t o (ANN) đ d đoán chi phí xây d ng cho d án chúng c H n n a, m t ch ng trình vi t b ng ngôn ng Visual C++, v i m c đích trên, c ng s đ c xây d ng trình bày Estimation of the cost of a construction project is an important task in the management of construction Following the urbanization and the population growth, apartment building projects rise increasingly in quantity Correct cost estimation is a vital problem of the owners In this paper, we will present the application of artificial neuron network (ANN) in apartment building cost estimate Moreover, a software, programmed with Visual C++, was constructed and presented to predict apartment building cost keywords: neuron networks, qu n lý xây d ng, chi phí, d đoán, d án Gi i thi u D trù chi phí m t nhi m v quan tr ng công tác qu n lý d án xây d ng Ch t l ng c a công tác qu n lý c ng ph thu c r t nhi u vào m c đ xác c a vi c d trù M c dù c ng có qui đ nh c a Nhà n c v công tác nh ng hi n ph n l n vi c d trù kinh phí v n m t công vi c ph thu c nhi u vào kinh nghi m c a nhà qu n lý, c a ng i l p d toán… T đ ng hóa trình c l ng chi phí xây d ng d a s li u khách quan không ch đ t ng hi u qu tính toán mà đ lo i tr y u t ch quan Hi n trí tu nhân t o mà đ c bi t ANN đ c ng d ng r t r ng rãi qu n lý xây d ng v i kh n ng ‘h c’ t kinh nghi m t p h p kh Trên th gi i có r t nhi u nghiên c u ng d ng ANN qu n lý xây d ng nh : d trù chi phí cho công tác lót đ ng b ng bê tông c t thép [7], d trù chi phí xây d ng đ ng cao t c [8][15], d đoán trình th c hi n d án thi t k -thi công Singapore [10], nh h ng c a yêu c u thay đ i đ n n ng su t lao đ ng [16], d trù n ng su t lao đ ng ngành xây d ng [5]… Vi t Nam vài n xây d ng: ng d ng ANN t [13], xác đ nh chi phí xây d ch a nghiên c u đ n vi c c m tr l i n r nghiên c u ng d ng ANN qu n lý i u hóa ti n đ m ng [12], ng d ng ANN ch n th u thi công ng v i m ng neuron-m [17]… Tuy nhiên nghiên c u tr c ng d ng ANN cho vi c d đoán chi phí cho xây d ng chúng c Trong ph m vi báo này, s trình bày vi c ng d ng ANN đ d đoán chi phí xây d ng chúng c qua vi c ‘h c’ t kinh nghi m chúng c đ c xây d ng tr c Vi c ‘h c’ c a ANN s đ c th c hi n v i công c Neuron Toolbox c a Matlab đ tìm đ c b ng ma tr n tr ng s V i b ma tr n tr ng s tìm đ c thông qua vi c h c t d án chúng c đ c th c hi n này, m t ch ng trình vi t b ng Visual C++ đ t o m t giao di n thân thi n đ c th c hi n M t ví d áp d ng c ng s đ c trình bày đ minh h a vi c s d ng ch ng trình c ng nh hi u qu d đoán c a ch ng trình Ph ng pháp nghiên c u Trong vi c thi t l p mô hình đ nh l ng đ d đoán qu n lý xây d ng, s đa d ng m c đ ph c t p c a y u t nh là: s r i r c, phi n, s không ch c ch n v giá tr c a y u t đ u vào…đã làm cho vi c l a ch n ph ng pháp xây d ng mô hình h p lý g p nhi u khó kh n Nhi u nghiên c u h ng t i vi c x lý s li u phi n hay thi t l p mô hình phi n đ x lý s li u có tính tr ng M t s ANN ANN có th đ c xem nh m t k thu t x lý s li u b ng cách k t h p nhi u dòng thông tin đ u vào đ t o m t dòng thông tin đ u M t s thu n ti n c a ANN so v i ph ng pháp th ng kê truy n th ng khác có th li t kê d i đây: • ANN có th ng x nh m t hàm x p x toàn c c (universial functional approximator), có ngh a có th x p x b t c d ng hàm toán đ c tr ng cho d li u đ u vào (tuy n tính hay phi n) • Khi s d ng nhi u h n m t l p n (hidden layers), ANN có th chia nh không gian m u xây d ng hàm khác không gian Kh n ng ng d ng ANN xây d ng đ c ch [18] M t s nghiên c u ch c u trúc c a m ng neuron ng d ng d đoán chi phí multilayer feedforward networks thu t toán backpropagation thích h p nh t [7,8,18] Th t c xây d ng mô hình xây d ng mô hình ANN c n ti n hành b c sau đây: (1) Xác đ nh y u t nh h ng đ n chi phí xây d ng chúng c thu th p d li u v chúng c đ c xây d ng tr c đây; (2) Xây d ng mô hình ANN; (3) Th c hi n hu n luy n ANN b ng Matlab; (4) Vi t ch ng trình Neural Construction đ d đoán chi phí xây d ng chúng c Các y u t nh h ng đ n chi phí xây d ng chúng c thu th p d li u (1) Nhóm y u t th hi n quy mô công trình: • C p công trình • T ng di n tích xây d ng • S t ng cao (2) Các y u t giá v t t chính: • Giá x ng • Giá s t thép • Giá xim ng Ti n hành thu th p d li u t d án chúng c đ c th c hi n Các s li u thi t k t ng d tóan công trình Quá trình thu th p s li u g p nhi u khó kh n công trình th c hi n lâu t 5-6 n m tr c ho c ng i đ c h i không mu n cung c p s li u ho c không mu n ti t l s li u…Cu i cùng, d li u v 14 công trình chúng c đ c t p h p, công trình đ c th c hi n kho ng t n m 2000 đ n Mô hình ANN Nh nói, mô hình ANN thích h p nh t d đoán chi phí multilayer feedforward networks s d ng thu t toán backpropagation đ hu n luy n m ng S l ng l p n đ c s d ng m t S l ng nút l p n, theo m t th ng kê nghiên c u tr c đ c th c hi n [19], nh sau: s l ng nút nên n m kho ng t n + m đ n 2n + v i n s nút đ u vào m s nút đ u Trong báo s nút đ u vào t ng ng y u t d li u đ u vào t kh o sát bi n đ u giá tr chi phí xây d ng xây d ng công trình Hàm h c đ c s d ng hàm Mô hình ANN đ c th hi n hình Input In1 : S t ng cao In2 :T ng di n tích XD Output In3 : C p công trình XD Out :T ng giá tr xây d ng chúng c In4 :Gía x ng trung bình In5 :Gía thép trung bình In6 :Gía xia m ng trung bình Hình 1: Mô hình ANN Hu n luy n m ng ANN Mô hình ANN đ c xây d ng s d ng ph n m m Matlab Neural Toolbox Quá trình hu n luy n ANN đ c th hi n qua đ th sai s c a ti n trình h c nh hình Ch ng trình Neural Construction Ch ng trình đ c xây d ng đ cung c p m t công c đ d đoán chi phí cho vi c xây d ng m t chúng c Ngôn ng l p trình đ c s d ng Visual C++ nh m m c đích t o m t giao di n thân thi n, d s d ng Trong ch ng trình đ m b o đ c yêu c u: • cl ng đ c chi phí xây d ng công trình • Cho phép d báo chi phí xây d ng có s thay đ i giá c v t li u chính: xi m ng, s t thép, x ng d u • C p nh t l i (h c thêm) m ng neuron v i s li u m i Trong hình th hi n giao di n c a ph n m m Neural Construction Hình 2: Bi u đ sai s c a ti n trình h c c a ANN Ví d áp d ng minh h a cho vi c s d ng ch ng trình Meural Construction kh n ng d đoán c a nó, m t chúng c đ c l a ch n chúng c B c Bình (không n m s 14 chúng c dùng đ hu n luy n ANN) đ cho ch ng trình d đoán chi phí c a nó, so v i chi phí d toán c a công trình Các s li u bi n đ u vào c a chúng c B c Bình đ c trình bày b ng B ng 1: Các thông s đ u vào đ d đoán chi phí xây d ng c a chúng c B c Bình S TT Tên bi n nv S l ng S t ng cao T ng 14 T ng di n tích xây d ng M2 6384 C p công trình C p Giá x ng trung bình ng/lít 8500 Giá thép trung bình ng/Kg 7400 Giá xi m ng trung bình ng/Kg 884 K t qu d đoán chi phí xây d ng b ng ch ng trình Neural Construction, chi phí d toán sai s c a k t qu d đoán so v i d toán đ c trình bày b ng Chúng ta th y r ng, sai s d đoán c a ch ng trình Neural Construction so v i th c t ch kho ng 5.5% ây kho ng sai s ch p nh n đ c vi c cung c p cho m t s đ nh l ng t ng đ i v chi phí c n b đ đ u t cho công trình ây có th đ c xem nh nh m t công c h u d ng cho nhà đ u t , nhà th u đ có thêm m t ph sánh v i d toán đ c l p ng ti n so B ng Chi phí d toán (VN ) Chi phí d đoán b ng Neural Construction (VN ) Sai s % 28.510.000.000 30.182.900.000 5.5 Ghi chú: Sai s = (Chi phí d đoán – Chi phí d toán)/Chi phí d đoán (%) Tuy nhiên v n m t s h n ch c a ch ng trình có ngu n t b i khó kh n vi c thu th p s li u gây ra, s công trình đ c s d ng vi c hu n luy n ANN không bao quát đ c t t c tr ng h p d án xây d ng chúng c qua Các s d đoán chi phí xây d ng mang n ng tính d toán mà ch a l ng đ c chi phí xây d ng chúng c th c t có th t ng ho c gi m so v i d toán u ki n th c t gây Hình 3: Giao di n ch ng trình Neural Construction Các k t lu n ki n ngh Bài báo cho phép xác đ nh giá tr chi phí đ u t xây d ng chúng c c s kinh nghi m t d án chúng c đ c th c hi n tr c v i b i c nh giá c t ng ng V i ch ng trình đ c gi i thi u báo này, nhà đ u t có th c l ng đ c chi phí xây d ng d án chúng c giai đo n th c hi n nghiên c u d án đ u t mà không c n th hi n chi ti t hóa giá tr c a t ng h ng m c hay thành ph n c u thành Các nhà đ u t c ng có th d báo đ c giá tr đ u t c a d án thay đ i quy mô công trình d a s thay đ i t ng cao, di n tích xây d ng hay c p công trình Ngoài c ng có th d báo đ c chi phí thay đ i n u giá c v t t x ng d u, s t thép hay xi m ng thay đ i t giúp nhà đ u t có th hình dung đ c m c đ đ u t tr c th c hi n d án có th v ch k ho ch th c hi n hay không th c hi n d án Tuy nhiên báo c ng ch m i d ng l i m c đ giá tr nghiên c u, mu n đ m t h ng đánh giá chi phí chi phí xây d ng mà không d a vào B đ n giá xây d ng c b n nh v n th ng làm Ch ng trình Neural Construction ch đ c xây d ng d a b t p m u 14 công trình chúng c đ c t p h p nên vi c d đoán v n h n ch Mong mu n c a tác gi v i nghiên c u đ xu t m t h ng m i t đ ng hóa c l ng chi phí đ u t hy v ng v i nghiên c u sau ng d ng nghiên c u s phát tri n thêm d li u th c t đ ch ng trình có tính t ng quan h n Các tác gi c ng ch d ng l i sáu bi n đ u vào nh trình bày trên, hy v ng v i nghiên c u sau s đ a đ c nhi u h n y u t nh h ng đ n chi phí đ u t xây d ng chúng c vào mô hình ANN Hy v ng nghiên c u t ng t cho lo i d án khác nh d án c u đ ng, d án th y n… hay d đoán chi phí cho t ng h ng m c xây d ng c ng s đ c th c hi n Tài li u tham kh o [1] Neural Networks Toolbox for use with Matlab- Howard Demuth, Mark Beale [2] Neural Networks, Christos Stergiou and Dimitrios Siganos On Internet [3] Estimating software development effort with connectionist models, Gerhard Wittig, Gavin Finnie, 1997 [4] A Learning Vector Quantization Neural Network Model for the Classification of Industrial Construction Projects, Vk Gupta, Jg Chen, Mb Murtaza,1997 [5] Neural Network Model for Estimating Construction Productivity, Jason Portas and Simaan Abourizk ASCE, Journal of Construction Engineering and Management, 1997 [6] A framework for developing an expert analysis and forecasting system for construction projects, Hashem Al-Tabtabai, 1998 [7] Regularization Neural Network For Construction Cost Estimation, Hojjat Adeli and Mingyang Wu ASCE, Journal of Construction Engineering and Management, 1998 [8] Neural Network Model for Parametric Cost Estimating of Highway Project, Tarek Hegazy and Amr Ayed ASCE, Journal of Construction Engineering and Management, 1998 [9] Neural Network Model to Support international Market Entry Decisions, Irem Dikmen and M.Talat Birgonul ASCE, Journal of Construction Engineering and Management, 2004 [10] Using neural network to predict performance of design-build projects in Singapore, Florence Yean Yng Ling, Min Liu Building and Environment, 2004 [11] Improving the COCOMO model using a neuro-fuzzy approach, Xishi Huang, Danny Ho, Jing Ren, Luiz F Capretz, 2005 [12] ng d ng Neural network t i u hóa ti n đ m ng, Lu n v n th c s H H i ng, 2004 [13] Nghiên c u ng d ng trí tu n nhân t o ch n th u thi công, Lu n v n th c s Ph m Tr ng Giang, 2003 [14] ng d ng Matlab tính toán k thu t, Nguy n Hoài S n tác gi [15] Neural Network Modeling of Highway construction costs, Chester G Wilmot, Bing Mei, ASCE, Journal of Construction Engineering and Management 7/2005 [16] Change orders impact on labor productivity, Osama Moselhi, Ihab Assem, Khaled ElRayes, ASCE, Journal of Construction Engineering and Management 3/2005 [17] Xác đ nh chi phí xây d ng d a ng d ng m ng Neuron-m , Lu n v n th c s Tr n Bách, 2006 [18] Neural networks as tools in construction, Moselhi O, Hegazy T, Fazio P, ASCE, Journal of Construction Engineering and Management 1991 [19] An ANN approach to assess project cost and time risk at front-end of projects, Master Thesis Xiaoying Liu, Canada 1998 [20] c l ng chi phí đ u t xây d ng d án chúng c b ng neural networks, Lu n v n th c s Phan V n Khoa, 2006 ... [7,8,18] Th t c xây d ng mô hình xây d ng mô hình ANN c n ti n hành b c sau đây: (1) Xác đ nh y u t nh h ng đ n chi phí xây d ng chúng c thu th p d li u v chúng c đ c xây d ng tr c đây; (2) Xây d ng... Construction đ d đoán chi phí xây d ng chúng c Các y u t nh h ng đ n chi phí xây d ng chúng c thu th p d li u (1) Nhóm y u t th hi n quy mô công trình: • C p công trình • T ng di n tích xây d ng • S... ng trình d đoán chi phí c a nó, so v i chi phí d toán c a công trình Các s li u bi n đ u vào c a chúng c B c Bình đ c trình bày b ng B ng 1: Các thông s đ u vào đ d đoán chi phí xây d ng c a chúng