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

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu quan điểm và giải pháp về chuyển sở hữu trong cổ phần hoá doanh nghiệp nhà nước ở hà Nội
Nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng quy định về công tác kiểm định hiệu chuẩn phương tiện đo trong lĩnh vực đo đạc bản đồ
Chon lọc và khảo nghiệm dòng vô tính một số dòng keo tai tượng ưu trội ở vùng trung tâm Bắc Bộ giai đoạn 2011-2015
Định hướng đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật nông thôn và những chủ trương biện pháp cho những năm trước mắt
Biến động chính trị kinh tế xã hội đối ngoại của Thái Lan từ năm 2014 đến nay và tác động tới ASEAN
Nghiên cứu giải pháp hình thành kỹ năng sống cho học sinh THCS tại thành phố Vĩnh Yên
Đổi mới về công chức và công vụ ngành thanh tra theo hướng cải cách hành chính Nhà nước
Nghiên cứu biên soạn tài liệu giáo dục địa phương cho một số môn học cấp tiểu học tỉnh Thái Nguyên
Nghiên cứu đặc điểm suy tim cấp tại Khoa Nội tim mạch - Lão khoa và Khoa Hồi sức tích cực - Chống độc Bệnh viện Đa khoa Bạc Liêu năm 2018 - 2019
Nghiên cứu đề xuất giải pháp tổng thể nhằm phát triển Cổng thông tin điện tử Bộ Tài nguyên và Môi trường thành kênh thông tin Chính phủ điện tử hiệu quả của Ngành tài nguyên và môi trường

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 14,923,120

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