This paper makes an original contri

This paper makes an original contribution to the general body of knowledge on risk management in construction projects, in particular, on risk allocation in large scale infrastructure projects in Australia adopting the procurement method of public–private partnership (PPP). Moreover, this paper innovatively applies the artificial neural networks

technique to modelling risk allocation decision-making process, on which previous research has barely focused. Nonetheless, due to the uncertain and incomplete nature of PPP projects, future research may integrate techniques such as fuzzy logic to design more intelligent models that are able to generate more accurate forecasts.

Results (Vietnamese) 1:

Giấy này làm cho một sự đóng góp ban đầu để cơ thể tổng hợp kiến thức về quản lý rủi ro trong các dự án xây dựng, đặc biệt, trên phân bổ rủi ro ở quy mô lớn các dự án cơ sở hạ tầng ở Úc việc áp dụng phương thức đấu thầu hợp tác công-tư (PPP). Hơn nữa, giấy này innovatively áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo kỹ thuật để lập mô hình rủi ro phân bổ ra quyết định quá trình, mà trước đó đã chỉ tập trung nghiên cứu. Tuy nhiên, do tính chất không chắc chắn và không đầy đủ các dự án PPP, nghiên cứu trong tương lai có thể tích hợp các kỹ thuật chẳng hạn như lôgic mờ để thiết kế thông minh hơn các mô hình có thể tạo ra các dự báo chính xác hơn.

Results (Vietnamese) 2:

Giấy này làm cho một đóng góp độc đáo cho cơ thể nói chung kiến thức về quản lý rủi ro trong các dự án xây dựng, đặc biệt là giao rủi ro trong các dự án cơ sở hạ tầng quy mô lớn tại Úc thông qua hình thức mua sắm của quan hệ đối tác công-tư (PPP). Hơn nữa, bài viết này các sáng tạo áp dụng các mạng thần kinh nhân tạo

kỹ thuật để xây dựng mô hình phân bổ rủi ro quá trình ra quyết định, mà nghiên cứu trước đây đã chỉ tập trung. Tuy nhiên, do tính chất không chắc chắn và không đầy đủ các dự án PPP, nghiên cứu trong tương lai có thể tích hợp các kỹ thuật như fuzzy logic để thiết kế mô hình thông minh hơn mà có thể tạo ra các dự báo chính xác hơn.