Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo và hồi quy đa biến để dự báo tổng mức đầu tư các dự án công trình giao thông

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - LƯU NHẤT PHONG ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO VÀ HỒI QUY ĐA BIẾN ĐỂ DỰ BÁO TỔNG MỨC ĐẦU TƯ CÁC DỰ ÁN CƠNG TRÌNH GIAO THƠNG CHUN NGÀNH : CÔNG NGHỆ VÀ QUẢN LÝ XÂY DỰNG MÃ NGÀNH : 60.58.90 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2010 Luận văn Thạc sĩ Trang CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: TS Lưu Trường Văn ……………………… Cán chấm nhận xét 1: TS Lê Hoài Long ……………………………… Cán chấm nhận xét 2: TS Nguyễn Duy Long ………………………… Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày 16 tháng 01 năm 2011 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch: TS Lương Đức Long Thư ký: TS Lê Hoài Long Ủy viên: PGS TS Nguyễn Thống, TS Ngô Quang Tường, ThS Đỗ Thị Xuân Lan, TS Lưu Trường Văn, TS Nguyễn Duy Long, TS Đinh Công Tịnh, TS Phạm Hồng Luân Xác nhận Chủ tịch hội đồng đánh giá luận văn Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành Luận văn Thạc sĩ Trang TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc Tp HCM, ngày 05 tháng năm 2010 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Lưu Nhất Phong Ngày, tháng, năm sinh: 18 – 11 - 1980 Phái: Nam Nơi sinh: Phù Cát – Bình Định Chun ngành: Cơng nghệ quản lý xây dựng MSHV: 09080249 1- TÊN ĐỀ TÀI:    ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO VÀ HỒI QUY ĐA BIẾN ĐỂ DỰ BÁO TỔNG MỨC ĐẦU TƯ CÁC DỰ ÁN CÔNG TRÌNH GIAO THƠNG 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: Chương 1: Đặt vấn đề Chương 2: Tổng quan Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương 4: Mơ hình ANN cho tổng mức đầu tư Chương 5: Mơ hình MLR cho tổng mức đầu tư Chương 6: Tự động hóa dự báo tổng mức đầu tư Chương 7: Kết luận kiến nghị 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 05/7/2010 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 06/12/2010 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS LƯU TRƯỜNG VĂN Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH KHOA QL CHUYÊN NGÀNH Luận văn Thạc sĩ Trang LỜI CẢM ƠN Luận văn khơng thể thực hồn thành khơng có giúp đỡ, động viên nhiều cá nhân tổ chức suốt trình thực Trước tiên, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến TS Lưu Trường Văn, người thầy dẫn đường, đóng góp ý kiến quý báu, nhận xét thẳng thắn nghiêm túc với lịng nhiệt tình, tràn đầy trách nhiệm phát triển hồn thiện kiến thức cho thân tơi trong suốt q trình thực nghiên cứu Tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến: - Quý thầy cô hội đồng phản biện đề cương đóng góp ý kiến chuẩn mực giúp tơi sửa lại mục tiêu nghiên cứu, giúp chuẩn bị mảng kiến thức cần thiết nghiên cứu - Quý thầy cô tham gia giảng dạy khóa học Thạc sĩ ngành Cơng nghệ quản lý xây dựng, khóa 2009 Khóa học mở rộng tư duy, trang bị kiến thức cho đủ tự tin giải vấn đề khoa học quản lý với cách thức tiếp cận lạ thú vị - Các quan quản lý nhà nước, Chủ đầu tư, Ban QLDA CTGT Bình Định cung cấp số liệu cần thiết để thực luận văn - Các đồng nghiệp, bạn bè, học viên cao học khóa 2009 tơi bàn luận chia sẻ kiến thức, đưa ý kiến thích đáng cho tơi q trình thực nghiên cứu Cuối cùng, tơi muốn bày tỏ lịng biết ơn đến tất người thân gia đình tơi, họ nguồn động viên to lớn, giúp đỡ quý báu vật chất tinh thần cho thực hoàn thành nghiên cứu Luận văn Thạc sĩ Trang TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ Nghiên cứu sử dụng công cụ mạng nơ- ron nhân tạo phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để xây dựng mơ hình dự báo tổng mức đầu tư chi phí phần cấu tổng mức dự án cơng trình giao thơng (đường bộ) Dựa vào nghiên cứu trước thảo luận nhóm chuyên gia phát triển thêm nhân tố ảnh hưởng đến tổng mức đầu tư dự án Một khảo sát với kết thu từ 75 ứng viên tham gia trả lời bảng câu hỏi tìm hai mươi yếu tố ảnh hưởng đến tổng mức đầu tư xây dựng cơng trình giao thông đường Dữ liệu thứ cấp từ 33 dự án xây dựng cơng trình giao thơng đường tỉnh Bình Định từ năm 2000 2009 thu thập để làm thơng tin sở xây dựng mơ hình mạng nơ- ron nhân tạo hồi quy tuyến tính đa biến Sử dụng chương trình SPSS để huấn luyện mạng nơ-ron phân tích hồi quy đa biến Sau nhiều lần thử nghiệm cấu trúc khác huấn luyện mạng, mạng nơ-ron nhân tạo 10 biến đầu vào, lớp ẩn nút nút xuất lựa chọn cho tính tốn dự báo thực tế có kết Adjust R square 0,9 MAPE trung bình nút đầu = 27% Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến xây dựng mơ hình cho biến Tổng mức đầu tư với ảnh hưởng biến độc lập có quan hệ tuyến tính tương đối tương quan kiểm định Sau phân tích hồi quy chương trình SPSS nhiều phương pháp lựa chọn biến, mơ hình hồi quy vượt qua tất điều kiện giả định kiểm định giả thuyết thống kê mức ý nghĩa tương ứng mô hình dựa biến độc lập Kết R square xấp xỉ 0,9 MAPE = 2,59% Một chương trình tự động hóa tính tốn ứng lượng ứng dụng hai mơ hình lập trình ngơn ngữ Visual Basic để tăng tính ứng dụng mơ hình vào thực tế Giúp người dùng có ước lượng nhanh chóng tổng mức đầu tư chi phí cấu tổng mức, phục vụ công tác lập dự án, bố trí kế hoạch vốn nhanh chóng, hiệu có sở Luận văn Thạc sĩ Trang ABSTRACT This study using artificial neural networks and multiple linear regression modeling to predict the total investment and the cost structure of each part of the total transportation projects (road) Based on previous research and discussion group of experts to develop further the factors affecting the total project investment A survey with the results obtained from 75 candidates to answer questionnaires, which have found twenty major factors affecting the total capital construction road Secondary data from 33 construction projects of road in Binh Dinh province from 2000 to 2009 were collected as background information to build models of artificial neural networks and multiple linear regression variables Using SPSS program to train neural networks and multiple linear regression analysis After much experimenting with different structure and network training, an artificial neural network 10 input variables, a hidden layer of nodes and nodes output were selected for calculating and forecasting in practice because Adjust R square results on average 0.9 and nodes output have MAPE = 27% Analysis of multiple linear regression model developed only for variables with a total investment of effects of independent variables have a relatively linear relationship and correlation has been verified After regression analysis using SPSS program with many variable selection method, a regression model to overcome all the assumptions and conditions hypothesis testing statistical significance levels respectively based model three independent variables Results R square of approximately 0.9 and MAPE = 2.59% A program that automates of computing applications the two models are programmed in Visual Basic to increase the application of the model into practice Enables users to quickly estimate the total investment and the cost structure in the total, to serve the project planning, capital allocation plans quick, efficient and authoritative Luận văn Thạc sĩ Trang MỤC LỤC Chương 1: ĐẶT VẤN ĐỀ trang 13 1.1 Giới thiệu chung trang 13 1.2 Xác định vấn đề nghiên cứu trang 13 1.2.1 Lý nghiên cứu trang 13 1.2.2 Các câu hỏi nghiên cứu trang 14 1.3 Các mục tiêu nghiên cứu trang 14 1.4 Phạm vi nghiên cứu trang 15 1.5 Đóng góp nghiên cứu trang 15 Chương 2: TỔNG QUAN trang 17 2.1 Các khái niệm, lý thuyết, kiến thức mơ hình sử dụng trang 17 2.1.1 Mạng nơ-ron nhân tạo trang 17 2.1.1.1 Khái niệm trang 17 2.1.1.2 Cấu trúc nơron (node) trang 18 2.1.1.3 Hàm xử lý trang 19 2.1.1.4 Cấu trúc mạng nơron trang 22 2.1.1.5 Quá trình học (training) mạng nơ-ron nhân tạo trang 24 2.1.1.6 Tính khớp mạng nơ-ron nhân tạo trang 31 2.1.2 Phân tích hồi quy đa biến trang 32 2.1.2.1 Khái niệm trang 32 2.1.2.2 Các giả định điều kiện trang 33 2.1.2.3 Một số thông số quan trọng phân tích hồi quy đa biến trang 34 2.2 Các nghiên cứu tương tự công bố trang 36 Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU trang 44 3.1 Thiết kế nghiên cứu trang 44 3.2 Quy trình nghiên cứu trang 45 Luận văn Thạc sĩ Trang 3.3 Các phương pháp, công cụ nghiên cứu trang 46 3.4 Nghiên cứu định tính trang 46 3.5 Thiết kế bảng câu hỏi trang 47 3.6 Nghiên cứu định lượng trang 49 3.6.1 Thiết kế mẫu trang 49 3.6.2 Thang đo trang 50 3.6.3 Phương pháp thu thập liệu trang 50 3.6.4 Đánh giá độ tin cậy thang đo trang 51 3.7 Mơ hình mạng nơ – ron nhân tạo trang 52 3.8 Mơ hình hồi quy đa biến trang 53 3.8.1 Các bước lựa chọn biến trang 53 3.8.2 Kiểm tra điều kiện kiểm định giả thuyết trang 54 3.8.3 Các bước xây dựng mơ hình hồi quy trang 56 3.9 Phân tích liệu trang 57 Chương 4: MƠ HÌNH ANN CHO TỔNG MỨC ĐẦU TƯ trang 59 4.1 Xác định nhân tố ảnh hưởng đến tổng mức đầu tư trang 59 4.1.1 Mô tả mẫu khảo sát trang 59 4.1.2 Kiểm tra độ tin cậy thang đo trang 59 4.1.3 Xếp hạng yếu tố ảnh hưởng đến tổng mức đầu tư trang 60 4.1.4 Kết thu thập liệu thứ cấp trang 62 4.2 Xây dựng mơ hình ANN dự đoán tổng mức đầu tư trang 62 4.2.1 Xử lý số liệu cho mạng nơ-ron nhân tạo trang 63 4.2.2 Thiết lập cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo trang 64 4.2.3 Huấn luyện mạng nơ –ron nhân tạo SPSS trang 66 4.2.4 Các kết huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo trang 67 4.2.5 Đánh giá, sử dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo trang 76 Chương 5: MƠ HÌNH MLR CHO TỔNG MỨC ĐẦU TƯ trang 78 5.1 Xử lý số liệu phân tích hồi quy đa biến trang 78 Luận văn Thạc sĩ Trang 5.2 Phân tích tương quan biến trang 83 5.3 Xây dựng mơ hình hồi quy đa biến chương trình SPSS trang 84 5.3.1 Phân tích MLR theo phương pháp Stepwise trang 84 5.3.2 Phân tích MLR theo phương pháp backward trang 92 5.3.3 Phân tích MLR theo phương pháp forward trang 93 5.4 Đánh giá, sử dụng mơ hình MLR trang 94 Chương 6: TỰ ĐỘNG HÓA DỰ BÁO TỔNG MỨC ĐẦU TƯ trang 96 6.1 Cơ sở mục tiêu lập trình tự động hóa tính tốn dự báo trang 96 6.2 Xây dựng phần mềm Visual Basic trang 96 6.3 Giới thiệu chương trình A&M Predictor hướng dẫn sử dụng trang 96 Chương 7: KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ trang 102 7.1 Tóm tắt kết nghiên cứu trang 102 7.1.1 Mơ hình ANN trang 102 7.1.2 Mơ hình MLR trang 103 7.1.3 So sánh hai mơ hình trang 104 7.1.4 Tự động hóa dự báo trang 104 7.2 Những hạn chế đề tài trang 105 7.3 Kiến nghị hướng phát triển trang 105 TÀI LIỆU THAM KHẢO trang 106 PHỤ LỤC trang 109 PHỤ LỤC trang 112 PHỤ LỤC trang 118 PHỤ LỤC trang 121 PHỤ LỤC trang 131 Luận văn Thạc sĩ Trang 10 BẢNG DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU HÌNH VẼ Hình 2.1 – Một mơ hình nơron nhân tạo Hình 2.2 – Một nơron (node) Hình 2.3 – Đồ thị hàm hard limit Hình 2.4 – Đồ thị hàm linear Hình 2.5 – Đồ thị hàm log - sigmoid Hình 2.6 – Một số hàm truyền thường dùng Hình 2.7 – Cấu trúc mạng truyền thẳng lớp Hình 2.8 – Cấu trúc mạng truyền thẳng nhiều lớp Hình 2.9 – Cấu trúc mạng lặp lớp Hình 2.10 – Cấu trúc mạng lặp nhiều lớp Hình 2.11 – Quy trình học có giám sát Hình 2.12 – Quy trình học tăng cường Hình 2.13 – Quy trình học khơng giám sát Hình 2.14 – Thơng số mạng nơ-ron truyền thẳng, Hình 2.15 – Quá khớp mạng nơ-ron nhân tạo Hình 3.1 – Quy trình nghiên cứu Bảng 3.1 Tóm tắt phương pháp, cơng cụ nghiên cứu Hình 3.2 – Quy trình thiết kế câu hỏi Bảng 3.2 Hệ số quy đổi chiều dài cống Bảng 3.3 Các bước xây dựng mơ hình ANN SPSS Bảng 3.4 Các bước xây dựng mơ hình MLR SPSS Bảng 4.1 Phân tích hệ số tin cậy thang đo Bảng 4.2 Bảng xếp hạng yếu tố theo giá trị trung bình Hình 4.1 – Kinh nghiệm ứng viên tham gia vấn Hình 4.2 – Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng nghiên cứu Bảng 4.3 Kết huấn luyện mơ hình 19 biến – cấu trúc Bảng 4.4 Kết huấn luyện mô hình 19 biến – cấu trúc Luận văn Thạc sĩ Trang 144 End Property Public Property Let bias_2(v_data() As Double) mvar_bias_2 = v_data End Property Public Property Get bias_2() As Double() bias_2 = mvar_bias_2 End Property Public Function min(v_array() As Double) As Double Dim x As Double x = v_array(0) Dim i As Integer For i = To UBound(v_array) If x > v_array(i) Then x = v_array(i) End If Next i = x End Function Public Function max(v_array() As Double) As Double Dim x As Double x = v_array(0) Dim i As Integer For i = To UBound(v_array) If x < v_array(i) Then x = v_array(i) End If Next i max = x End Function Luận văn Thạc sĩ Trang 145 Public Function chuan_hoa_dau_vao() As Double() Dim i As Integer Dim x() As Double ReDim x(UBound(mvar_bien)) For i = To UBound(mvar_bien) x(i) = (2 * (mvar_bien(i) - mvar_min_vao(i) + 0.02) / ((mvar_max_vao(i) - mvar_min_vao(i) + 0.04))) - Next i chuan_hoa_dau_vao = x End Function Public Function w1_p_b1() As Double() Dim x() As Double ReDim x(mvar_so_nut_an - 1) Dim i As Integer Dim k As Integer For i = To mvar_so_nut_an - x(i) = For k = To mvar_so_bien - x(i) = x(i) + mvar_ma_tran_1(i, k) * chuan_hoa_dau_vao()(k) Next k x(i) = x(i) + mvar_bias_1(i) 'MsgBox (Str(x(i))) Next i w1_p_b1 = x End Function Public Function val_nut_an() As Double() Dim x() As Double ReDim x(mvar_so_nut_an - 1) Dim i As Integer Luận văn Thạc sĩ Trang 146 For i = To mvar_so_nut_an - x(i) = (Exp(w1_p_b1()(i)) - Exp(-w1_p_b1()(i))) / (Exp(w1_p_b1()(i)) + Exp(-w1_p_b1()(i))) Next i val_nut_an = x End Function Public Function w2_nut_an_b2() As Double() ReDim ma_tran_2(mvar_so_nut_xuat - 1, mvar_so_nut_an - 1) Dim x() As Double ReDim x(mvar_so_nut_xuat - 1) Dim i As Integer Dim k As Integer For i = To mvar_so_nut_xuat - x(i) = For k = To mvar_so_nut_an - x(i) = x(i) + mvar_ma_tran_2(i, k) * val_nut_an()(k) Next k x(i) = x(i) + mvar_bias_2(i) Next i w2_nut_an_b2 = x End Function Public Function val_xuat_chuan_hoa() As Double() Dim x() As Double ReDim x(mvar_so_nut_xuat - 1) Dim i As Integer For i = To mvar_so_nut_xuat - x(i) = / (1 + Exp(-w2_nut_an_b2()(i))) Next i val_xuat_chuan_hoa = x Luận văn Thạc sĩ Trang 147 End Function Public Function val_xuat() As Double() Dim x() As Double ReDim x(mvar_so_nut_xuat - 1) Dim i As Integer For i = To (mvar_so_nut_xuat - 1) x(i) = val_xuat_chuan_hoa()(i) * (mvar_max_ra(i) - mvar_min_ra(i) + 0.04) + mvar_min_ra(i) - 0.02 Next i val_xuat = x End Function Private Sub Class_Initialize() mvar_so_bien = 10 mvar_so_nut_an = mvar_so_nut_xuat = ReDim mvar_bien(mvar_so_bien - 1) ReDim mvar_max_vao(mvar_so_bien - 1) ReDim mvar_min_vao(mvar_so_bien - 1) ReDim mvar_max_ra(mvar_so_bien - 1) ReDim mvar_min_ra(mvar_so_bien - 1) ReDim mvar_ma_tran_1(mvar_so_nut_an - 1, mvar_so_bien - 1) ReDim mvar_ma_tran_2(mvar_so_nut_xuat - 1, mvar_so_nut_an - 1) ReDim mvar_bias_1(mvar_so_nut_an - 1) ReDim mvar_bias_2(mvar_so_nut_xuat - 1) Dim i As Integer Dim j As Integer For i = To mvar_so_bien - mvar_bien(i) = mvar_max_vao(i) = Luận văn Thạc sĩ Trang 148 mvar_min_vao(i) = mvar_max_ra(i) = mvar_min_ra(i) = Next i For i = To mvar_so_nut_an - For j = To mvar_so_bien - mvar_ma_tran_1(i, j) = Next j Next i For i = To mvar_so_nut_xuat - For j = To mvar_so_nut_an - mvar_ma_tran_2(i, j) = Next j Next i For i = To mvar_so_nut_an - mvar_bias_1(i) = Next i For i = To mvar_so_nut_xuat - mvar_bias_2(i) = Next i End Sub • Class MLR Option Explicit Private mvar_bien() As Double Private mvar_he_so() As Double Public Property Let bien(v_data() As Double) mvar_bien = v_data End Property Public Property Get bien() As Double() Luận văn Thạc sĩ Trang 149 bien = mvar_bien End Property Public Property Let he_so(v_data() As Double) mvar_he_so = v_data End Property Public Property Get he_so() As Double() he_so = mvar_he_so End Property Public Function Tong_muc() As Double Dim i As Integer Dim x As Double x=0 For i = To UBound(mvar_bien) x = x + mvar_he_so(i) * mvar_bien(i) Next i Tong_muc = x End Function Private Sub Class_Initialize() Dim i As Integer ReDim mvar_bien(2) For i = To UBound(mvar_bien) mvar_bien(i) = Next i ReDim mvar_he_so(2) mvar_he_so(0) = 22.493 mvar_he_so(1) = 78.081 mvar_he_so(2) = 0.149 End Sub Luận văn Thạc sĩ Trang 150 • Module Option Explicit Public vd As New cls_TMDT_ANN Public Hoi_qui As New Cls_hoi_qui Public File_name As String Public Sub open_file(filename As String) Dim fso As New FileSystemObject Dim ts As TextStream Set ts = fso.OpenTextFile(filename) Dim var_array() As String Dim x() As Double Dim i, j As Integer var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Frm_new.Txt_ten_du_an.Text = var_array(0) Frm_new.Txt_nguoi_lap.Text = var_array(1) var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Frm_new.Opt_PP_tinh(Val(var_array(0))).SetFocus 'bien var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Transfer_arrstr_arrdou var_array, x vd.bien = x For i = To UBound(vd.bien) Frm_new.Txt_bien(i) = Str(vd.bien()(i)) Next i 'so nut an vd.so_nut_an = Val(ts.ReadLine) 'max input var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Transfer_arrstr_arrdou var_array, x Luận văn Thạc sĩ Trang 151 vd.max_vao = x 'min input var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Transfer_arrstr_arrdou var_array, x vd.min_vao = x 'max output var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Transfer_arrstr_arrdou var_array, x vd.max_ra = x 'min output var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Transfer_arrstr_arrdou var_array, x vd.min_ra = x 'ma tran ReDim x(vd.so_nut_an - 1, vd.so_bien - 1) For i = To vd.so_nut_an - var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) For j = To UBound(var_array) x(i, j) = Val(var_array(j)) Next j Next i vd.ma_tran_1 = x 'bias1 var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Transfer_arrstr_arrdou var_array, x vd.bias_1 = x 'ma tran ReDim x(vd.so_nut_xuat - 1, vd.so_nut_an - 1) For i = To vd.so_nut_xuat - Luận văn Thạc sĩ Trang 152 var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) For j = To UBound(var_array) x(i, j) = Val(var_array(j)) Next j Next i vd.ma_tran_2 = x 'bias2 var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Transfer_arrstr_arrdou var_array, x vd.bias_2 = x 'He so hoi qui var_array = Split(ts.ReadLine, ChrW(9)) Transfer_arrstr_arrdou var_array, x Hoi_qui.he_so = x End Sub Public Sub Save_file(filename) Dim fso As New FileSystemObject Dim ts As TextStream Set ts = fso.CreateTextFile(filename) Dim var_str As String Dim var_array() As Double Dim var_arrstr() As String var_str = "" var_str = Frm_new.Txt_ten_du_an.Text & ChrW(9) & Frm_new.Txt_nguoi_lap.Text ts.WriteLine (var_str) ts.WriteLine ("2") Dim i, j As Integer var_str = Frm_new.Txt_bien(0).Text Luận văn Thạc sĩ Trang 153 For i = To Frm_new.Txt_bien.UBound var_str = var_str & ChrW(9) & Frm_new.Txt_bien(i) Next i ts.WriteLine (var_str) ts.WriteLine (Frm_cap_nhat.Txt_so_nut_an.Text) 'max vao Transfer_grid_input_arr Frm_cap_nhat.FlexGrid_cap_nhat(0), var_array vd.max_vao = var_array Transfer_arrdou_arrstr vd.max_vao, var_arrstr ts.WriteLine (Join(var_arrstr, ChrW(9))) 'min vao Transfer_grid_input_arr Frm_cap_nhat.FlexGrid_cap_nhat(1), var_array vd.min_vao = var_array Transfer_arrdou_arrstr vd.min_vao, var_arrstr ts.WriteLine (Join(var_arrstr, ChrW(9))) 'max Transfer_grid_input_arr Frm_cap_nhat.FlexGrid_cap_nhat(2), var_array vd.max_ra = var_array Transfer_arrdou_arrstr vd.max_ra, var_arrstr ts.WriteLine (Join(var_arrstr, ChrW(9))) 'min Transfer_grid_input_arr Frm_cap_nhat.FlexGrid_cap_nhat(3), var_array vd.min_ra = var_array Transfer_arrdou_arrstr vd.min_ra, var_arrstr ts.WriteLine (Join(var_arrstr, ChrW(9))) 'ma tran Transfer_grid_input_arr Frm_cap_nhat.FlexGrid_cap_nhat(4), var_array vd.ma_tran_1 = var_array For i = To UBound(vd.ma_tran_1, 1) Luận văn Thạc sĩ Trang 154 var_str = Str(vd.ma_tran_1()(i, 0)) For j = To UBound(vd.ma_tran_1, 2) var_str = var_str & ChrW(9) & Str(vd.ma_tran_1()(i, j)) Next j ts.WriteLine (var_str) Next i 'bias1 Transfer_grid_input_arr Frm_cap_nhat.FlexGrid_cap_nhat(5), var_array vd.bias_1 = var_array Transfer_arrdou_arrstr vd.bias_1, var_arrstr ts.WriteLine (Join(var_arrstr, ChrW(9))) 'ma tran Transfer_grid_input_arr Frm_cap_nhat.FlexGrid_cap_nhat(6), var_array vd.ma_tran_2 = var_array For i = To UBound(vd.ma_tran_2, 1) var_str = Str(vd.ma_tran_2()(i, 0)) For j = To UBound(vd.ma_tran_2, 2) var_str = var_str & ChrW(9) & Str(vd.ma_tran_2()(i, j)) Next j ts.WriteLine (var_str) Next i 'bias2 Transfer_grid_input_arr Frm_cap_nhat.FlexGrid_cap_nhat(7), var_array vd.bias_2 = var_array Transfer_arrdou_arrstr vd.bias_2, var_arrstr ts.WriteLine (Join(var_arrstr, ChrW(9))) 'he so hoi qui Luận văn Thạc sĩ Trang 155 ts.WriteLine (Frm_Cap_nhat_hoi_qui.Txt_he_so(0).Text & ChrW(9) & Frm_Cap_nhat_hoi_qui.Txt_he_so(1).Text & ChrW(9) & Frm_Cap_nhat_hoi_qui.Txt_he_so(2).Text) ts.Close End Sub Public Sub Transfer_arr_input_grid_1(var_arr() As Double, var_grid As MSFlexGrid) var_grid.Cols = UBound(var_arr, 1) + var_grid.Rows = Dim i As Integer For i = To UBound(var_arr, 1) var_grid.TextMatrix(1, i + 1) = Str(var_arr(i)) Next i End Sub Public Sub Transfer_arr_input_grid_2(var_arr() As Double, var_grid As MSFlexGrid) var_grid.Rows = UBound(var_arr, 1) + var_grid.Cols = UBound(var_arr, 2) + Dim i As Integer Dim j As Integer For i = To UBound(var_arr, 1) For j = To UBound(var_arr, 2) var_grid.TextMatrix(i + 1, j + 1) = Str(var_arr(i, j)) Next j Next i End Sub Public Sub Transfer_grid_input_arr(var_grid As MSFlexGrid, var_arr() As Double) If var_grid.Rows = Then Luận văn Thạc sĩ Trang 156 ReDim var_arr(var_grid.Cols - 2) Dim i As Integer For i = To var_grid.Cols - var_arr(i) = Val(var_grid.TextMatrix(1, i + 1)) Next i Else ReDim var_arr(var_grid.Rows - 2, var_grid.Cols - 2) Dim j As Integer For i = To UBound(var_arr, 1) For j = To UBound(var_arr, 2) var_arr(i, j) = Val(var_grid.TextMatrix(i + 1, j + 1)) Next j Next i End If End Sub Public Sub Transfer_arrstr_arrdou(var_arrstr() As String, var_arrdou() As Double) ReDim var_arrdou(UBound(var_arrstr)) Dim i As Integer For i = To UBound(var_arrstr) var_arrdou(i) = Val(var_arrstr(i)) Next i End Sub Public Sub Transfer_arrdou_arrstr(var_arrdou() As Double, var_arrstr() As String) ReDim var_arrstr(UBound(var_arrdou)) Dim i As Integer For i = To UBound(var_arrdou) var_arrstr(i) = Str(var_arrdou(i)) Luận văn Thạc sĩ Next i End Sub Trang 157 Luận văn Thạc sĩ Trang 158 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: LƯU NHẤT PHONG Sinh ngày: 18/11/1980 Nơi sinh: Phù Cát – Bình Định Địa liên lạc: Hiệp Long, Cát Lâm, Phù Cát, Bình Định Điện thoại: 0914.246.512 QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Năm 1998 – 2003: Học trường Đại học Bách Khoa TP HCM – Ngành: Xây dựng Dân dụng công nghiệp Năm 2009 – 2010: Học cao học trường Đại học Bách Khoa TP HCM – Ngành: Công nghệ Quản lý xây dựng Q TRÌNH CƠNG TÁC Tháng 7/2003 – 10/2004: Công tác Công ty Tư vấn khảo sát thiết kế cơng trình giao thơng Bình Định Tháng 11/2004 – nay: Công tác Ban quản lý dự án Cơng trình giao thơng Bình Định ... sử dụng cơng cụ mạng nơ- ron nhân tạo phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để xây dựng mơ hình dự báo tổng mức đầu tư chi phí phần cấu tổng mức dự án cơng trình giao thơng (đường bộ) Dựa vào... ngành: Cơng nghệ quản lý xây dựng MSHV: 09080249 1- TÊN ĐỀ TÀI:    ỨNG DỤNG MẠNG NƠ -RON NHÂN TẠO VÀ HỒI QUY ĐA BIẾN ĐỂ DỰ BÁO TỔNG MỨC ĐẦU TƯ CÁC DỰ ÁN CƠNG TRÌNH GIAO THƠNG 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:... nghiên cứu ứng dụng mạng nơ- ron hồi quy đa biến để dự đoán tổng mức đầu tư dự án xây dựng cơng trình giao thơng Do đó, đề tài nghiên cứu đóng góp thêm tình ứng dụng ANN MLR dự đốn chi phí xây dựng