Mô hình học máy ước tính chi phí xây dựng nhà máy sơ bộ: Nghiên cứu điển hình ở miền Nam Việt Nam

16:06 25/07/2024 Việc xây dựng các doanh nghiệp công nghiệp trở nên cần thiết hơn trong những năm gần đây.
Điều quan trọng là các nhà quản lý dự án phải ước tính toàn bộ chi phí của một dự án xây dựng ở giai đoạn đầu này.
Các phương pháp hiện tại sử dụng kinh nghiệm của người vận hành như một công thức toán học.
Ước tính ban đầu không chính xác do thiếu các điểm dữ liệu có sẵn, dẫn đến chi phí dự án vượt mức.
Nghiên cứu “Machine Learning Models for Estimating Preliminary Factory Construction Cost: Case Study in Southern Vietnam của Trần Nguyễn Ngọc Cương và các cộng sự công bố trên International Journal of Construction Management 23(16) sử dụng các kỹ thuật học máy khác nhau để dự đoán chi phí xây dựng nhà máy sơ bộ.
Năm kỹ thuật dự đoán số phổ biến gồm: máy vectơ hỗ trợ (SVM), mạng nơ ron nhân tạo (ANN), hồi quy tuyến tính tổng quát (GENLIN), kỹ thuật phân loại và dựa trên hồi quy (CART), phát hiện tương tác tự động chi bình phương toàn diện (CHAID) được sử dụng cho mô hình cơ sở và mô hình tổng hợp.
Mạng lưới thần kinh học sâu (DLNN) cũng được sử dụng trong nghiên cứu này.
Mô hình máy học được huấn luyện và thử nghiệm trên dữ liệu thực tế được thu thập ở miền Nam Việt Nam.
Học sâu vượt trội hơn tất cả các thuật toán học máy khác trong so sánh này, trong khi mô hình tổng hợp của mạng lưới thần kinh nhân tạo và hồi quy tuyến tính tổng quát cũng hoạt động tốt.
Người ước tính chi phí có thể nhanh chóng chọn mô hình tốt nhất để dự kiến chi phí xây dựng nhà máy sơ bộ bằng cách truy cập vào nhiều phương pháp ước tính khác nhau.
THÔNG TIN BÀI BÁO Nguyen Dang Trinh, Pham Duc Thang, Tran Nguyen Ngoc Cuong & Tran Duc Hoc (2023). Machine Learning Models for Estimating Preliminary Factory Construction Cost: Case Study in Southern Vietnam.
International Journal of Construction Management, 23:16, 2879-2887, DOI: 10.1080/15623599.2022.2106043 >> https://www.tandfonline.com/action/showCitFormats?doi=10.1080%2F15623599.2022.2106043 THÔNG TIN TÁC GIẢ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TS. Trần Nguyễn Ngọc Cương hiện là giảng viên Bộ môn Kinh tế Thế giới và Quan hệ Kinh tế Quốc tế thuộc Khoa Kinh tế và Kinh doanh Quốc tế, Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN. Ông là Tiến sĩ về Phát triển bền vững và Quản lý dự án.
Trước khi công tác tại Trường Đại học Kinh tế từ năm 2022, TS. Ngọc Cương đã có kinh nghiệm làm việc tại các đơn vị lớn như Kiểm toán Nhà nước, Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam, Shimizu Corporation...; kinh nghiệm giảng dạy tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Đại học Western Sydney - Australia... Bài viết khác Phát triển thị trường trái phiếu doanh nghiệp bất động sản tại Việt Nam: Vai trò của tâm lý nhà đầu tư Thị trường trái phiếu doanh nghiệp Việt Nam đã tăng trưởng mạnh nhờ các chính sách mới, nhưng vẫn còn nhiều hạn chế so với các nước phát triển trong khu ... Chi tiết Dự đoán hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp vừa, nhỏ và siêu nhỏ: Một phương pháp kết hợp DEA và học máy Các doanh nghiệp vừa, nhỏ và siêu nhỏ (MSMEs) với hơn nửa triệu người lao động chiếm tỷ trọng lớn trong khu vực kinh tế tư nhân toàn cầu.
Một câu hỏi quan ... Chi tiết Danh mục bài báo trong nước của giảng viên Trường Đại học Kinh tế (Quý I-III năm 2024) Trân trọng giới thiệu Danh mục bài báo đăng trên các tạp chí trong nước của cán bộ, giảng viên Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN từ Quý I-III năm 2024. Chi tiết Báo cáo về rủi ro khí hậu và các sáng kiến bền vững toàn cầu: Phân tích khái niệm và đề xuất nghiên cứu Sự tác động, rủi ro và công bố bền vững của biến đổi khí hậu đã thu hút sự quan tâm ngày càng tăng trong lĩnh vực kinh tế và tài chính nhằm hướng tới Mục ... Chi tiết Động lực không gian - thời gian của sự lan truyền tham nhũng: Quan điểm cấp địa phương Các mô hình và yếu tố dự báo tham nhũng theo không gian và thời gian là gì?
Các nghiên cứu hiện tại đã tiếp cận câu hỏi này thông qua thống kê mô tả hoặc ... Chi tiết Vai trò của Chánh niệm trong việc thúc đẩy ý định mua sắm Nhằm trả lời câu hỏi “Chánh niệm ảnh hưởng như thế nào đến ý định mua hàng của khách hàng trong bối cảnh kết nối vận tải trực tuyến tại Việt Nam?
, nghiên ... Chi tiết Đường giới hạn có tính đánh đổi giữa ESG và tỷ lệ Sharpe: Phân tích bao dữ liệu kép dựa trên kỹ thuật Bootstrap Sự cân đối giữa lợi nhuận và rủi ro của cổ phiếu (tức tỷ lệ Sharpe - SR) là một chỉ số quan trọng để tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Trong những năm qua, yếu ... Chi tiết Các yếu tố thúc đẩy hành vi tiết kiệm năng lượng ở giới trẻ Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và nhu cầu cấp thiết về bảo tồn năng lượng, việc hiểu rõ các yếu tố thúc đẩy hành vi tiết kiệm năng lượng trở nên cực kỳ ... Chi tiết Xác định và đánh giá các nguyên nhân khiếu nại chính dẫn đến chậm trễ trong xây dựng Nguyên nhân khiếu nại có thể dẫn đến sự chậm trễ nghiêm trọng trong xây dựng.
Hiện chưa có nghiên cứu nào được thực hiện để xác định nguyên nhân khiếu ... Chi tiết