在编制青海工程预算前应对施工现场进行踏勘，踏勘现场一般要考虑以下方面：（1）了解施工现场的地质、水文等情况。地源热泵室外打孔孔深范围较大，浅至一百米到几百米，深达一千米甚至几千米。可见其对地质的勘察要求十分严格，编制青海工程预算时要的考虑项目的地质情况，做出准确青海工程预算。（2）室外工程需要大面积铺设水平管，要对施工的地理位置、地形地貌、管线设置情况做详细踏勘。保证施工场地平整，道路畅通，利于管沟开挖和机械设备进出场。（3）了解施工现场的环境，如交通、供水供电、污水排放等。根据场地及供电等确定钻孔机械进出场的数量、进度。（4）可能发生的各项措施费用。例如，室外打孔工程中水平管铺设涉及大面积的沟槽开挖和回填，如果施工季节赶在雨季要做好防雨的措施费用。打孔工程还会涉及泥浆及泥土外运情况，需要结合工程实际做好泥土外运措施费。地源热泵机房工程还需要勘察机房位置、空间，考虑是否需要记取大型机组的二次搬运费用等。
对于设备采办费用以及安装费用的审核。在材料及设备的采办费用的审核上需要注意联系实际市场上费用的变化以及以往的相关或是类似的工程建设的市场调查价格、设备采办价格以及设计院的预估价格、供应商的报价等方面进行。并且要依据设计图纸上的信息审核设备数量，从而结合这种种进行设备采办费用的审核。另外，对于设备安装费用的审核需要依据适用指标、定额、类似青海工程预算指标、取费标准以及所需辅助材料的实际市场价格进行。务必保证设备采办费用以及安装费用的审核工作的仔细、，避免由于设备所涉及的单个费用太多而造成的遗漏或重复现象的出现。依据 相关的法律法规对工程青海工程预算文件中的内容特别是程序性条款进行认真、细致的核实，检查其是否与 和地方招投标法律、法规的规定一致，并注意其评标办法与开标顺序的公平性。同时要对青海工程预算文件中的相关计价条款进行审核，审核的目的是：确保计价条款的完整性以及明确性。审核的标准包括：青海工程预算范围及界定、总包与相应分包的合同关系、标段的划分青海工程预算控制价的说明、水电费的计价方式、指定分包工程内容及其计价方式、工程变更签证的结算方式、材料设备采供方式及相应计价方式、工程进度款的结算方式、承担风险的内容范围以及超出约定范围和幅度的调整办法、工程预付款的约定、合同类型及工程青海工程预算的有关约定、返还方式以及质量保证金的比例等。
工程预算编制三阶段如何进行：
①、做好招投标阶段的工程造价的控制，合理确定招标控制价，并根据投标报价来确定中标的工程造价。
②、科学确定承包合同价.
③、结算阶段的造价控制.
基建工程造价管理的作用：
1、合理使用人力、物力、财力和自然资源，跟踪审计造价控制措施一、参加图纸会审，对会审内容进行造价评估，及时与委托方和建设项目参与方进行沟通，对不合理的内容提出参考意见。二、对施工组织工程预算编制进行评估，施工组织工程预算编制有无增加造价的内容，提出合理化建议，协助委托方审批施工组织工程预算编制。三、工程进度款的控制，根据进度及时测算工作量及造价，协助委托方控制进度款拨付。四、及时测算工程预算编制变更现场签证的造价，并及时给委托方汇报，并提出有效解决方案。五、对重大材料采购进行市场询价与定额信息价比对，提供询价服务。六、与建设、监理、施工企业建立良好的信息沟通渠道。
青海工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路青海工程预算快速估算模型。针对以往工程案例，开展估算研究，将工程特征定量化数值，设为Xij(i=123?n;j=123?n)，将相应的青海工程预算定额预算相关资料，设为yis(i=123?n;s=123...n)，不考虑市场价格调整。明确BP神经网络结构系统参数，包括输入层节点数m、输出层节点数n、隐层节点数L。以Xij为输入，以yis为输出，开始神经网络训练，获得新建工程的造价估算神经网络，反向估算新建青海工程预算。以某省道一级公路和二级公路工程为例，其中一级公路使用的是沥青混凝土路面，记为T19；二级公路使用的是水泥混凝土路面，记为T20，检验18个样本青海工程预算数据，基于检验结果能够了解，T19造价指数是0.98，T20造价指数为0.96，获得预算资料如下：T19路面类型是半柔性路面；基层为水泥稳定碎石；底层材料为石灰土；路面结构为沥青混凝土；面层厚度为15cm；基层厚度为14cm；底层厚度为10cm；T20路面类型是刚性路面；基层为工业废渣稳定土；底层材料为石灰土；路面结构为水泥混凝土；面层厚度为12cm；基层厚度为16cm；底层厚度为12cm。将获得的预算材料和表1资料进行对比分析，能够明确T19工程特征定量化描述是T19=(3122262.5)，T20工程特征定量化描述是T20=(5473434.1)，将T19与T20，输入到经过训练的BP神经网络中，获得的结果为T19=(0.40290.40560.50050.4365)T20=(0.62770.61560.42900.5661)，经过反算，获得青海工程预算资料预测值，其中V19=(481.7416.440.0046145.85)V20=(1185.8237.160.0033247.07)，预测的相对误差O19=(1.61%4.65%4.15%1.40%)，O20=(3.76%3.67%5.70%1.84%)，由此能够看出，基于BP神经网络预测的青海工程预算估算精度。