Áp dụng mô hình học máy trong dự báo tổng mức đầu tư xây dựng công trình ở Việt Nam

Trong bối cảnh chuyển đổi số ngành Xây dựng, việc ứng dụng học máy trong dự báo tổng mức đầu tư đang trở thành xu hướng tất yếu. Hiện tại, phương pháp truyền thống còn nhiều hạn chế do phụ thuộc vào kinh nghiệm và giả định tuyến tính, học máy được xem là giải pháp hiệu quả nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn và mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các dự án xây dựng thực tế, bao gồm các biến như diện tích, số tầng, loại công trình, vị trí và giá vật liệu. Các mô hình học máy, đặc biệt là Random Forest và ANN, cho độ chính xác cao hơn đáng kể so với phương pháp truyền thống, với sai số giảm và hệ số xác định R² cao hơn. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng các mô hình học máy nhằm nâng cao độ chính xác trong dự báo tổng mức đầu tư xây dựng công trình, trong quản lý chi phí xây dựng, hỗ trợ ra quyết định đầu tư và giảm thiểu rủi ro tài chính.