做工程预算24小时

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工程预算随着我国经济的迅速发展 加强了基本建设力度在取得巨大成就的同时也出现了一些值得重视的问题。如某些施工单位为了追求自身的利益，在基建工程上营私舞弊，频频出现高估冒算的现象。根据以往工作经验，进行工程决算审计常发现的问题有：多列工程项目、工程量不实、高套定额、乱取费用等问题。为了管理好并合理使用基建资金提高投资效益和维护建设方利益加强基建工程决算的审计工作非常重要。开展工程决算审计主要从以下几个方面入手。

适应性强公路伊犁工程预算具有动态变化特性，模糊神经网络模型能够很好地适应此特性。此估算方法的应用，主要是依靠计算机，不仅运算速度快，而且运算精度较高。模糊神经网络估算方法较多，文中选择BP神经网络法，是基于仿人脑的神经系统结构，具有较强的学习能力，为非线性自适应动态系统[1]。现对其在公路伊犁工程预算估算中的应用，做以下的分析。公路工程构件主要包括底层、基层、面层等，伊犁工程预算是由各构件类型与价格等因素决定，实物工程量取决于工程结构设计参数。已建伊犁工程预算变动，主要是受到构件因素的影响，被称作是工程特征。基于工程特性，将公路工程划分为不同类别，若按照路面形式划分，主要包括沥青路面和水泥路面等，为特征类目。对于工程定量化，是按照特征类目，依据定额水平与工程特征，填入相关数据，如表1所示。由表1能够看出，每个公路工程模式均可以利用表格的形式来定量化描述，一个特征可以由多个类目组成，按照比例来计算量化结果。在BP神经网络中，需要将信息传递到网络隐节点上，使用S型函数，把信息传出，接着发挥函数的作用，成功输出结果。在网络隐节点以及输出节点位置处，选择S型函数，即f（x）=11+ex，若此结果未能按照正常程序开展，此时要转变成反向传播。假设存在N个样本，定义描述为（Xk，yk)(k=12?N)，其中某个输入值为Xk，对应的神经网络输出值是yk，而隐层节点I的输出值是Oj。

定额的编制是在收集大量编制资料的基础上进行的，一类资料来源于各类标准规范以及具体的工程设计，施工组织设计等，属于定额编制的技术资料；另一类资料来源于工程的实际结算资料和建筑市场的劳务建筑材料。施工机械台班的价格等，属于定额编制的经济资料，技术资料是定额编制基本、重要的部分，虽然庞杂，但在一定时期内是相对稳定的。经济资料，如建筑材料价格，劳务价格，机械的租赁价格以及与工程建设相关的服务价格都会随着供应情况和市场的需求情况进行自动调节。因此，工程的结算价格随着时间变化而变化，定额编制所收集的预算资料也就不断地变化。伊犁工程预算我们的定额的编制和管理中，应当及时收集工程预算资料，使定额所反映的价格水平贴近于建筑市场的实际情况。预算咨询单位服务的需要除了建设单位投资决策和投资的需要、以及施工企业经营的需要之外，工程预算资料的积累是工程预算咨询单位经验和业绩的积累，通过不断的积累，才能提供高质量的咨询服务，在社会上树立起企业形象，企业不仅通过服务来积累资料，还应当通过社会上发布的工程预算信息和市场调查来充实资料，以便及时了解建筑市场的行情和有关工程预算的政策法规，为社会提供准确的咨询服务。

工程预算由于间接费、利润、税金等各项费用，是按照工程的专业（土建、安装、装饰、市政、人防、园林等）和工程类别（即按照施工难易程度分一、二、三、四类）分别规定了取费标准，审查时应该注意以下几个问题：审查取费标准是否与所用定额相匹配。在编制决算时，主体工程选用某专业定额，则取费标准必须选用与该专业配套使用的标准审查取费标准是否与工程类别相吻合。首先，根据工程规模及工程类别划分标准表，确定工程类别；然后，审查是否按确定的工程类别计取费用。如土建工程与安装工程的工程类别应分别按各自的工程类别划分标准表确定。

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