Phát triển mô hình lai ghép mới AFG sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) kết hợp fuzzy và thuật toán sói xám (GWO) trong việc ước tính chi phí xây dựng tàu điện metro

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐÀO XUÂN NHÂN PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH LAI GHÉP MỚI AFG SỬ DỤNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO (ANN) KẾT HỢP FUZZY VÀ THUẬT TỐN SĨI XÁM (GWO) TRONG VIỆC ƯỚC TÍNH CHI PHÍ XÂY DỰNG TÀU ĐIỆN METRO Chuyên ngành: Quản lý xây dựng Mã số: 60580302 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 09 năm 2020 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG – HCM Cán hướng dẫn khoa học : PHẠM VŨ HỒNG SƠN (TS.) Cán chấm nhận xét : TRẦN ĐỨC HỌC (TS.) Cán chấm nhận xét : PHẠM THANH HẢI (TS.) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM ngày 11 tháng năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: PHẠM HỒNG LUÂN (PGS.TS.) TRẦN ĐỨC HỌC (TS.) ĐẶNG THỊ TRANG (TS.) NGUYỄN ANH THƯ (TS.) PHẠM THANH HẢI (TS.) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA XÂY DỰNG PGS.TS PHẠM HỒNG LUÂN GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang i Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : ĐÀO XUÂN NHÂN MSHV : 1770111 Ngày, tháng, năm sinh : 23/04/1994 Nơi sinh : TP.KONTUM Chuyên ngành : QUẢN LÝ XÂY DỰNG Mã số : 60580302 I TÊN ĐỀ TÀI: PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH LAI GHÉP MỚI AFG SỬ DỤNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO (ANN) KẾT HỢP FUZZY VÀ THUẬT TỐN SĨI XÁM (GWO) TRONG VIỆC ƯỚC TÍNH CHI PHÍ XÂY DỰNG TÀU ĐIỆN METRO II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Xác định nhân tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng tuyến đường sắt thị Xây dựng mơ hình lai ghép AFG sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) kết hợp fuzzy thuật tốn sói xám (GWO) Matlab Kiểm định, đánh giá thử nghiệm mơ hình Kết luận đề xuất hướng nghiên cứu III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 10/02/2019 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2020 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN Tp Hồ Chí Minh, ngày CÁN BỘ HƯỚNG DẪN tháng năm 2020 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TS PHẠM VŨ HỒNG SƠN TRƯỞNG KHOA XÂY DỰNG GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang ii Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian thực đề tài luận văn, em nhận hướng dẫn giúp đỡ nhiệt tình, tận tâm quý phòng ban sau đại học trường Đại học Bách Khoa TPHCM thầy cô mơn khoa Quản Lý Xây Dựng Vì em có điều kiện học tập nghiên cứu tốt để hoàn thành Luận Văn Đặc biệt hướng dẫn tận tình chu đáo TS Phạm Vũ Hồng Sơn Qua đây, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giúp đỡ Trong suốt trình làm đề tài em gặp nhiều khó khăn, em cố gắng để thực đề tài cách hoàn chỉnh nhiên với kiến thức có hạn, kinh nghiệm làm lần đầu phải thực cơng trình nghiên cứu khoa học, khơng thể tránh khỏi sai sót định mà thân chưa thấy Em mong nhận góp ý quý Thầy Cô bạn học viên để luận văn hồn chỉnh Cuối tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình bạn bè giúp đỡ, động viên em suốt khoảng thời gian học tập thực đề tài Tôi xin chân thành cảm ơn tất cả! TP.HCM, ngày tháng năm 2020 Tác giả Luận Văn ĐÀO XUÂN NHÂN GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang iii Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng TĨM TẮT Tình trạng giao thơng tắc nghẽn ngày cao thành phố lớn Việt Nam Với mức độ gia tăng lượng người tham gia giao thông mật độ phương tiện giao thông, tương lai sở hạ tầng giao thông đáp ứng đủ Giải pháp để xử lý vấn đề nêu nước phát triển giới sử dụng xây dựng hệ thống đường sắt thị Nó gần cách tối ưu để giải vấn đề ùn tắc giao thông thời Giúp thành phố giảm lượng thải phương tiện giao thơng ngồi mơi trường gây biến đổi khí hậu tồn cầu ảnh hưởng sức khỏe người Để xây dựng cơng trình trọng điểm quốc gia cần có bước chuẩn bị kỹ lưỡng từ đầu trình lên kế hoạch để có chuẩn bị tốt nguồn vốn tránh gây trì trệ tiến độ, gây tổn thất nặng nề tài sản đất nước Trường hợp xảy tuyến đường sắt đô thị Việt Nam đội vốn lên nhiều so với dự tính ban đầu Đó phần khơng ước tính xác chuẩn bị kỹ lưỡng từ giai đoạn nghiên cứu tiền khả thi Bài tốn ước lượng chi phí xây dựng cho tuyến đường sắt thị (Metro) có nhiều ý nghĩa thực tiễn đặc biệt xã hội giai đoạn tương lai Có nhiều nhân tố tác động đến Chi phí xây dựng (CPXD) dự án, nên việc thu thập liệu đầu vào xác đầy đủ quan trọng Do nghiên cứu thực khảo sát nhằm thu thập ý kiến chuyên gia có nhiều năm kinh nghiệm lĩnh vực đường sắt đô thị dự án xây dựng Việt Nam Nó tiền đề quan trọng để xây dựng mơ hình ước lượng CPXD tuyến đường sắt thị xác Trong nghiên cứu có sử dụng cơng cụ SPSS để xử lý kết nhằm đảm bảo kết khảo sát xác Có nhiều cơng cụ dùng để thực việc ước lượng cho kết tốt kiểm chứng nghiên cứu trước như: - Sử dụng ANN để ước tính chi phí xây dựng trường học Nguyễn Minh Quang - Sử dụng ANN SVM để ước tính CPXD tuyến đường sắt thị thành phố Novi Sad tác giả Meri Cvetkovska GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang iv Luận Văn Thạc Sĩ - Quản Lý Xây Dựng Sử dụng mạng ANN kết hợp Fuzzy để ước tính CPXD đường cao tốc Việt Nam Nguyễn Văn Danh Tuy nhiên, công cụ nêu mặt hạn chế như: - Sai số lớn - Thời gian huấn luyện mạng cho kết lâu Vì nghiên cứu đề xuất hướng nghiên cứu sử dụng mơ hình học máy ANN kết hợp với logic mờ Fuzzy thuật toán GWO xây dựng mơ hình ước lượng CPXD tuyến đường sắt thị nhằm khắc phục tồn đọng phương pháp trước Việc kết hợp ba thuật toán hứa hẹn mang lại độ xác cao so tốc độ tính tốn nhanh GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang v Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng ABSTRACT The traffic congestion in Vietnam metropolises is becoming more and more severe Taking into consideration the growing speeds of travelers and vehicle density, the current traffic infrastructure will not be able to meet the future demand The solution to this problem, which has been applied by developed countries, is to establish a metropolitan railway system It can be an ultimate approach to deal with the present congestion Moreover, it can help reduce the exhausted fume emission, which causes the climate change and human health deterioration In order to enable a national important construction, it is necessary that the budget preparation should be thoroughly planned up from the very beginning to prevent the unwanted procastination damaging the national properties In cases of present Vietnam metropolitan railway projects, the capital has significantly exceeded the initial estimation They are typical examples of failure in accurate estimation and thorough preparation in budget feasiblity researching step Therefore, the work of estimation the metro construction budget is practically essential for Vietnam in present and future time Due to multiple factors influencing the construction expenditure, fully and accurately collecting of input data is vital and challenging Therefore, in this research a survey was conducted to obtain opinions from experts who have immensely experienced in metro and metro projects in Vietnam This is a crucial step to develop an accurate model to estimate the construction cost This research applied the SPSS to process data to assure the accuracy of the survey results There are many tools used to make estimates and give good results and have been verified in previous studies such as: - Using ANN to estimate the school construction cost of Nguyen Minh Quang - Using ANN and SVM to estimate the construction of urban railway lines in Novi Sad city by Meri Cvetkovska - Using ANN and Fuzzy network to estimate the construction cost of expressways in Vietnam by Nguyen Van Danh GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang vi Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng However, the above methods still have some limitations such as: - The error is still large - Network training time for long results Previous studies have shown quite significant results with the application of several tools However, this research proposed a new approach of utilizing Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) and Grey Wolf Optimizer (GWO) to develop an estimation model for metro construction cost to overcome the shortcomings of the previous methods The combination of these three algorithms promised an increase in accuracy compared to previous study methods GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang vii Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đề tài: “Phát triển mơ hình lai ghép sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) kết hợp Fuzzy thuật tốn sói xám (GWO) việc ước tính chi phí xây dựng tàu điện metro” cơng trình nghiên cứu cá nhân chưa công bố cơng trình khoa học khác thời điểm TP.HCM, ngày 03 tháng 08 năm 2020 Tác giả Luận Văn ĐÀO XUÂN NHÂN GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang viii Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT .iv ABSTRACT vi LỜI CAM ĐOAN viii DANH MỤC BIỂU BẢNG xi DANH MỤC HÌNH xii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT xiii CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI .1 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.2.1 Tìm nhân tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng 1.2.2 Xây dựng mô hình lai ghép để ước tính CPXD tuyến đường sắt đô thị .2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .3 SƠ ĐỒ LUẬN VĂN CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT GIỚI THIỆU VỀ TUYẾN ĐƯỜNG SẮT ĐÔ THỊ (METRO) TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 2.2.1 Các nghiên cứu ước tính chi phí xây dựng Metro .9 2.2.2 Các nghiên cứu ước tính chi phí xây dựng dự án khác có sử dụng mạng ANN mạng lai ghép ANN kết hợp fuzzy logic (FL) 10 2.2.3 Các nghiên cứu sử dụng thuật tốn tối ưu đàn sói xám (GWO) 11 HƯỚNG NGHIÊN CỨU MỚI 12 2.3.1 Hướng phát triển mặt thuật toán: 12 2.3.2 Hướng phát triển Đối tượng nghiên cứu: 12 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LUẬN 13 CÁC KHÁI NIỆM 13 3.1.1 Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) 13 3.1.2 Logic mờ (Fuzzy): .14 3.1.3 Cấu trúc mạng Neural mờ: 18 3.1.4 Thuật tốn sói xám (GWO): 27 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 29 KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CPXD METRO .31 GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang ix Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng file thực thi lưu đĩa đính kèm luận văn Dưới vài hình ảnh giao diện chương trình Hình 4-15 Giao diện chương trình Demo Người dùng cần điều tra 21 thơng số đầu vào (tham khảo bảng thông số xếp theo thứ tự từ IN1 đến IN21) Các giá trị điều tra phải đưa thứ nguyên (đổi đơn vị) nghiên cứu khơng cần chuẩn hóa liệu Giá trị nhận giá trị xây dựng Việt Nam năm 2019 Mơ hình mạng sử dụng kết thí nghiệm Thử nghiệm mơ hình liệu đường cao tốc nghiên cứu trước Tác giả Nguyễn Văn Danh tiến hành huấn luyện mạng thần kinh mờ (ANFIS) với liệu gồm 55 gói thầu đường Cao tốc thử nghiệm với gói thầu thực tế cho sai số đạt 7.92% Trong thử nghiệm này, sử dụng lại tồn liệu 55 gói thầu để tiến hành huấn luyện mơ hình mạng ANFIS kết hợp GWO Thu kết quả: Trong thí nghiệm sử dụng số lượng quần thể sói 15 cá thể, số lần lặp tối đa 100 lần, vùng tìm kiếm từ 0.0001 đến 1.0000 cho hệ số GWO cho kết thông số sau: Bảng 4.5 Bảng thông số cho Thử nghiệm với liệu đường cao tốc GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 68 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng Phạm vi ảnh hưởng Hệ số scale Hệ số bán kính (*) Hệ số chấp nhận Hệ số loại trừ Bước nhảy ban đầu 0.67204 0.3481 0.4745+1 0.4435 0.39873 0.5886 Sai số toàn phương trung bình trình huấn luyện: RMSE = 3.1743e-05 Sau đo tiến hành thử nghiệm với gói thầu thực tế Bảng 4.6 Dữ liệu gói thầu CĐT thực tế IN IN IN IN IN IN IN IN IN IN 10 IN 11 IN 12 IN 13 0,4 12 14 22 25 38 30 6.4 Kết nhận CPXD km ĐCT gói thầu 124.99 Tỷ VNĐ/Km Gói thầu có chiều dài 9.8 km nên: CPXD gói thầu = 124.99 x 9.8= 1224.902 Tỷ VNĐ So sánh kết với chi phí dự tốn 1181.324 Tỷ VNĐ Sai số đạt 3,696% < 7.92% Kết luận: Từ thử nghiệm ta thấy mơ hình mạng neuron mờ ANFIS kết hợp thuật tốn sói xám (GWO) tối ưu mơ hình ANFIS thơng thường GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 69 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Kết luận Loại hình giao thơng cơng cộng Việt Nam cịn sơ sài, chưa có nhiều cải tiến nhiều năm qua, nguyên nhân dẫn đến việc chậm triển khai thực dự án giao thông công cộng trình nghiên cứu tiền khả thi dự án có nhiều vấn đề, nguyên nhân khách quan chủ yếu thiếu kinh nghiệm việc ước lượng tính tốn chi phí xây dựng, lập đồ án chi tiết Đặc biệt dự án xây dựng tàu điện Metro nghiên cứu nhằm góp phần tạo tiền đề xây dựng toán để giúp trình thực dự án giao thơng cơng cộng tối ưu mặt chi phí thời gian Kết nghiên cứu cho nhìn tổng quan nhân tố ảnh hưởng đến chi phí xây dựng Metro từ giúp phủ (nhà đầu từ) có nhiều phương án lựa chọn nhằm đáp ứng yêu cầu thực tiễn khả Nghiên cứu đạt số kết sau: - Đưa kiểm định nhân tố ảnh hưởng đến CPXD tuyến đường sắt thị - Xây dựng mơ hình mạng neuron mờ (ANFIS) kết hợp thuật tốn sói xám (GWO) để ước tính CPXD tuyến đường sắt thị Kết thu tốt so với nghiên cứu trước, cụ thể mơ hình ANFIS mơ hình nghiên cứu khắc phục nhược điểm mô hình ANFIS thơng thường Mơ hình ANFIS thơng thường có kết bị phụ thuộc vào thông số hệ thống nên sai số lớn, đề nghiên cứu tập trung xây dựng mơ hình có khả tự động lựa chọn thông số hệ thống cho ANFIS GWO Nên mơ hình đề xuất có độ xác cao khắc phục nhược điểm mơ hình ANFIS thơng thường Mặc dù đạt nhiều kết định nghiên cứu gặp nhiều hạn chế mặt Nguyên nhân số lượng liệu thu thập ảnh hưởng đến kết toán so với thực tế Việc lấy liệu từ nhiều nguồn khác thời kì khác quốc gia khác nhau, cố gắng quy chuẩn GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 70 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng khó tránh khỏi sai số gặp tác động lớn đến độ xác mơ hình tốn Việc sử dụng mơ hình mạng neuron mờ toán ước lượng khả dụng với độ xác cao nhiên cấu trúc phức tạp thời gian thực thi lâu phương pháp thực đa dạng khó hiệu chỉnh, khó kiểm sốt Mơ hình học sâu phụ thuộc lớn vào độ tin cậy liệu, phương thức học tùy biến Do việc tìm hiểu nhiều thời gian chưa khai thác hết tiềm mô hình mạng mờ GWO nghiên cứu nhiều nghiên cứu trước nhiên việc kết hợp với hệ thống mờ nhằm tối ưu hệ thống mờ hướng nghiên cứu mới, từ đặt nhiều toán với kết hợp thuật tốn tìm kiếm tối ưu mơ hình học máy kết hợp CNN GA, PSO, FA, LFA… Đề xuất phương hướng phát triển đề tài: Để kết nghiên cứu khả thi cần giải vấn đề sau, hướng nghiên cứu cho đề tài này: - Quy chuẩn liệu giá xây dựng khu vực thời điểm - Cải tiến giải thuật tìm kiếm tối ưu cho mơ hình học máy (có thể cải tiến GWO lựa chọn giải thuật tìm kiếm tối ưu khác) - Áp dụng mơ hình mạng neuron mờ (ANFIS) để ước lượng CPXD dự án xây dựng quy mô lớn (Cảng hàng không, Cảng biển, Tuyến đường sắt, Thủy điện,…) - Điều tra mở rộng yếu tố ảnh hưởng đến CPXD Metro - Áp dụng mơ hình ANFIS có phương thức học Gird partition cho tốn biến - Mơ hình ANFIS có phương thức học phân lớp áp dụng việc phân loại, định giá xác định mức độ ảnh hưởng tốn phân tích liệu GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 71 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] T T C Phủ, "Quyết Định số: 1259/QĐ-TTg," Quyết Định, 2011 T T C Phủ, "Quyết Định số: 568/QĐ-TTg," Quyết Định, 2013 R Sonmez and B Ontepeli, "Predesign cost estimation of urban railway projects with parametric modeling," Journal of Civil Engineering and Management - J CIV ENG MANAG, vol 15, pp 405-409, 12/01 2009 P Brinckerhoff, "Final capital cost estimate report december 2010," WESTSIDE SUBWAY EXTENSION, 2010 L White, J.-L Rochet, P Mathias, K O’Gorman, and L Bilmes, "NSRL White Paper_Silver_Final," Research, 2017 J F J Membah, "Parametric Cost Estimating and Risk Analysis of Transportation Tunneling Projects," In Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of DOCTOR OF PHILOSOPHY, North Dakota State University, 2016 A J Catalina, "Development of a Statistical Theory-Based Capital Cost Estimating Methodology for Light Rail Transit Corridor Evaluation Under Varying Alignment Characteristics," These and Dissertations-Civil Engineering, 2016 I Peško et al., "Estimation of Costs and Durations of Construction of Urban Roads Using ANN and SVM," Complexity, vol 2017, pp 1-13, 2017 N M Quang, "Ước lượng chi phí xây dựng cơng trình trường trung học phổ thơng," Master Thesis, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2017 N V Danh, "Ước lượng chi phí xây dựng đường cao tốc VN," Master Thesis, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2019 Đ T Đ Khoa, "Ước lượng chi phí xây dựng cầu dàm nhịp giản đơn mơ hình mạng neuron nhân tạo (ANN)," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh 2016 N L H Hóa, "Ước tính chi phí đầu tư xây dựng phần ngầm dự án nhà cao tầng khu vực Tp.Hồ Chí Minh dùng mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN)," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2010 N H Dương, "Ước lượng chi phí xây dựng đường hầm dẫn nước Việt Nam," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2011 C Q Đạt, "Luận Văn file hoàn chỉnh Đạt," Master Thesis, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2017 X Song et al., "Grey Wolf Optimizer for parameter estimation in surface waves," Soil Dynamics and Earthquake Engineering, vol 75, pp 147-157, 2015 S Mirjalili, "How effective is the Grey Wolf optimizer in training multi-layer perceptrons," Applied Intelligence, vol 43, no 1, pp 150-161, 2015 P V Khoa, "Ước lượng chi phí đầu tư xây dựng dự án chung cư neural network," Luận văn thạc sĩ, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2006 L Godo and S Gottwald, "Fuzzy Sets and Formal logics," Research, 2015 T L X Hùng, T C Izumi, and K L K An, "Airport metro connector technical refinement study appendix b," Thông tin tư vấn thiết kế 2016 GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 72 Luận Văn Thạc Sĩ [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] Quản Lý Xây Dựng N Allahverdi, A Tunali, H Isik, and H Kahramanli, "A Takagi-Sugeno type neuro-fuzzy network for determining child anemia," Expert Syst Appl., vol 38, pp 7415-7418, 06/01 2011 M.-Y Cheng, H.-C Tsai, and E Sudjono, "Conceptual cost estimates using evolutionary fuzzy hybrid neural network for projects in construction industry," Expert Systems with Applications, vol 37, no 6, pp 4224-4231, 2010 H N Boone and D A Boone, "Analyzing likert data," Journal of extension, vol 50, no 2, pp 1-5, 2012 N H Nhiên, "Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến giá trị bất động sản Tp.HCM," Master Thesis, Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, 2014 J S Associations, "Current status of the subway business 2013," Report subway business, 2013 H Otsu, "MRTA Initial System Project," External Evaluator, 2008 Arcadis, "International Construction Costs 2015," Design & Consultancy for Natural and Built assets, 2015 Arcadis, "International Construction Costs 2016," Design & Consultancy for Natural and Built assets, 2016 Arcadis, "International Construction Costs 2017," Design & Consultancy for Natural and Built assets, 2017 Arcadis, "International Construction Costs 2018," Design & Consultancy for Natural and Built assets, 2018 Arcadis, "International Construction Costs 2019," Design & Consultancy for Natural and Built assets, 2019 GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 73 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng PHỤ LỤC Phụ lục 1: Mẫu khảo sát ý kiến chuyên gia BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT CÁC YẾU TỐ CẤU THÀNH GIÁ XÂY DỰNG CỦA DỰ ÁN TUYẾN TÀU ĐIỆN METRO Kính chào Q Chun gia! Tơi tên Đào Xuân Nhân, học viên cao học khóa 2017, ngành Quản Lý Xây Dựng trường Đại Học Bách Khoa TP HCM Hiện thực Luận văn tốt nghiệp với đề tài: " Ước tính sơ CPXD tuyến tàu điện metro sử dụng công cụ mạng thần kinh nhân tạo (ANN) kết hợp với Fuzzy logic (FL) thuật toán tối ưu sói xám (GWO) " Bảng câu hỏi nhằm xác định mức độ quan trọng yếu tố ảnh hưởng đến CPXD tuyến tàu điện Metro Những thông tin Quý Chuyên gia cung cấp có ý nghĩa thành công nghiên cứu ứng dụng thực tế Rất mong Quý Chuyên gia vui lòng dành thời gian để chia sẻ kinh nghiệm quý báu Anh/Chị qua bảng khảo sát Các số liệu thơng tin thu thập hồn tồn giữ bí mật nhằm mục đích phục vụ cho việc học thuật nghiên cứu Mọi thông tin ý kiến đóng góp, xin Q Chun gia vui lịng liên hệ:  Đào Xuân Nhân  Điện thoại: 0333706723  Email: ks.daoxuannhan@gmail.com Xin chân thành cảm ơn Chuyên gia! GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 74 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng PHẦN 1: THÔNG TIN CHUNG Giới tính: ☐ Nam ☐ Nữ Tuổi: ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Học vấn: ☐ ☐ ☐ ☐ < 20 tuổi 20 ~ 30 tuổi 31 ~ 40 tuổi 40 ~ 50 tuổi > 51 tuổi Trung học Đại học Chuyên gia Khác (xin điền vào): Số năm kinh nghiệm: ☐ ~ năm ☐ ~ 10 năm ☐ 10 ~ 15 năm ☐ > 15 năm Tổ chức / Công ty tại: Vị trí / Chức vụ: GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 75 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng PHẦN 2: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CPXD TUYẾN TÀU ĐIỆN METRO Sau nghiên cứu tổng hợp từ báo cáo chi phí vốn đầu tư việc xây dựng tuyến Metro : Final Capital Cost Estimate Report, A Cost Estimate for the North South Rail Link, Conceptual Cost Estimating Of Urban Railway System Projects……… Và xác định tổng hợp 23 yếu tố đưa vào bảng khảo sát theo nhóm đây:  Phần xây dựng ngầm  Phần xây dựng cầu cao  Phần xây dựng hạng mục phụ trợ  Hệ thống trang thiết bị  Hạng mục chung Quý Chuyên gia vui lòng cho biết nhóm yếu tố cụ thể mang lại ảnh hưởng đến CPXD cơng trình tàu điện ngầm Metro cách đánh dấu “x” vào ô bên Vui lịng khơng chọn với câu hỏi tương ứng mức độ tăng dần từ đến 5: (1) Hầu khơng quan trọng (2) Ít quan trọng (3) Trung bình (4) Khá quan trọng (5) Rất quan trọng GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 76 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng A PHẦN NGẦM Không ảnh hưởng  Rất ảnh hưởng Chiều dài đoạn xây dựng ngầm ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Phương thức đào ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Số lượng nhà ga ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Nhà ga có kết nối với nhiều tuyến đường khác ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Số lượng đường hầm ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Độ sâu tuyến metro so với mặt đất ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Điều kiện địa chất ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ B PHẦN CẦU TRÊN CAO Không ảnh hưởng  Rất ảnh hưởng Điều kiện địa hình ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Loại móng sử dụng ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Loại trụ sử dụng ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Loại dầm sử dụng ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Chiều dài đoạn cao ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Chiều cao ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Số ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Số lượng nhà ga ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Nhà ga có kết nối với nhiều tuyến đường khác ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ C HẠNG MỤC PHỤ TRỢ Không ảnh hưởng  Rất ảnh hưởng Sức chứa bãi đỗ xe ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Diện tích Depot ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ D HỆ THỐNG TRANG THIẾT BỊ Không ảnh hưởng  Rất ảnh hưởng Loại tàu sử dụng ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Khả chở ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Loại đường ray sử dụng ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 77 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng Hệ thống điều khiển ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Hệ thống hàng rào bảo vệ rà soát vé ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Hệ thống cung cấp điện ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ E HẠNG MỤC CHUNG Không ảnh hưởng  Rất ảnh hưởng Chi phí quản lý giám sát ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ Thời gian thi công, năm bắt đầu kết thúc cơng trình ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ F CÁC YÊU TỐ THEO CÁC CHUYÊN GIA CẦN BỔ SUNG Không ảnh hưởng  Rất ảnh hưởng ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ 10 ☐ ☐ ☐ ☐ ☐ GVHD: TS Phạm Vũ Hồng Sơn HVTH: Đào Xuân Nhân – 1770111 – Khóa 2017 Trang 78 Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng Phụ lục 2: Mã nguồn tham khảo %%define function [chkRMSE4, fismat4] = costFunction[15] % InitialStepSize : X(7) [0.001 1] % load data: load('data.mat'); M = max([datin datout]); m = min([datin datout]); opt = genfisOptions('SubtractiveClustering','ClusterInfluenceRange',X(1)); X(2) = X(2)*(1-0.3)+0.3; opt.DataScale =[m ; M].*X(2); %[0.001 1] opt.SquashFactor = X(3)+1; % he so anh huong : [0 3] opt.AcceptRatio = X(4); %[0 ,1]; he so chap nhan if X(5) >X(4) X(5) = 1-X(4); end opt.RejectRatio = X(5); %[0 1]; X(6)