Ước tính hiệu quả và tối ưu hóa chi phí xây dựng bằng máy học

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu biện pháp kỹ thuật trồng giống nho Hạ Đen nhập nội từ Trung Quốc tại một số tỉnh Trung du Miền Núi phía Bắc
Khảo nghiệm (đánh giá khả năng sinh truởng phát triển) một số giống lúa lai mới năng suất cao chất luợng tốt tại các vùng sinh thái khác nhau ở Vinh Phúc
Lập các nguyên tắc lựa chọn các dị thường địa vật lý khi nghiên cứu địa chất khu vực
Nghiên cứu xây dựng nội dung mô hình và tổ chức đào tạo về phương pháp và kỹ năng nghiên cứu địa phương học cho cán bộ nghiên cứu KHXH&NV Nghệ An
Tư tưởng Hồ Chí Minh với thế giới
Chế tạo sử dụng Ferrium polysacharit phòng bệnh thiếu máu cho lợn con
Nghiên cứu xây dựng mô hình sản xuất nông nghiệp theo hướng đa cây đa con đạt trên 50 triệu đồng/ha/năm tại xã Mỹ lộc huyện Phù Mỹ
Đánh giá của doanh nghiệp về môi trường đầu tư tại thành phố Hồ Chí Minh
Nghiên cứu các giải pháp khoa học công nghệ phát triển sản xuất thanh long tại vùng lòng chảo Điện Biên
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo máy tự động gia công đai ốc bốn cạnh M34

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 17,447,614

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

Tên nhiệm vụ

Ước tính hiệu quả và tối ưu hóa chi phí xây dựng bằng máy học

Tổ chức chủ trì

Trường đại học Thủ Dầu Một

Cơ quan chủ quản

UBND Tỉnh Bình Dương

Cấp quản lý nhiệm vụ

Cơ sở

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

TS. Trần Văn Xuân

Cán bộ phối hợp

ThS. Phạm Quý Đức Thịnh, ThS. Bùi Sỹ Vương và ThS. Lê Hồng Thái

Lĩnh vực nghiên cứu

Khoa học tự nhiên

Thời gian bắt đầu

01/06/2021

Thời gian kết thúc

01/06/2022

Năm viết báo cáo

2022

Nơi viết báo cáo

Bình Dương

Kinh phí

179714100 (triệu đồng)

Tóm tắt

Đề tài được thực hiện nhằm mục tiêu tối ưu hóa nguyên vật liệu và nhân công để tiết kiệm chi phí kỹ thuật và thiết kế, đồng thời cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Trong nghiên cứu này, sử dụng phương pháp học máy để ước tính một cách nhanh chóng và chính xác về chi phí trong quá trình xây dựng. Đồng thời, tối ưu hóa chi phí xây dựng để tăng lợi nhuận cho công ty trong quá trình tư vấn, thiết kế xây dựng. Kết quả chi tiết được đưa ra ở những chương bên dưới nhiều thuật toán đã được thử nghiệm để khám phá tính phù hợp của học máy (ML) để ước tính chi phí xây dựng. Trong số 13 thuật toán hồi quy học máy (ML) được sử dụng, các mô hình Mạng nơ ron nhân tạo, Gradient Boosting và XGBoost dường như là phù hợp nhất để ước tính chi phí xây dựng và các tài nguyên cần thiết với độ chính xác 99% trong vòng chưa đầy một giây sau thời gian đào tạo. Với một căn nhà sẽ xây, số tầng, chiều sâu tầng, chiều cao tầng và chiều rộng của nhà bếp được cho là có ảnh hưởng nhất đến việc ước tính chi phí xây dựng. Các mô hình Mạng nơ ron nhân tạo cũng được phát triển để xác định các tùy chọn mà người mua có thể chi trả trong một ngân sách nhất định. Bài toán tối ưu hóa theo các ràng buộc đã được giải quyết thành công, giúp người mua xác định chi phí xây dựng tối ưu theo sở thích và nhu cầu của họ. Chi phí xây dựng được tối ưu hóa do khung tối ưu hóa sử dụng mô hình học máy (ML) thu được nhỏ hơn 7% so với chi phí của dữ liệu thực tế, do đó cải thiện khả năng cạnh tranh của công ty khi có thể chào thầu với chi phí thấp hơn đối thủ. Các kết quả thực nghiệm của nghiên cứu này chỉ ra rằng các mô hình học máy (ML) hoàn toàn có thể được sử dụng hiệu quả trong lĩnh vực xây dựng để tối ưu hóa quy trình làm việc nhằm tiết kiệm chi phí và cung cấp một số ý nghĩa thiết thực cho việc quản lý xây dựng theo hướng dữ liệu.

Từ khoá

Máy học, Chi phí

Ký hiệu kho

BDG-2022-053