做工程预算工作室

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至于指定基建材料、指定材料供货商，如果在合同中已经明确，也无可厚非。如果在合同中没有加以明确，施工单位又加以认可的话，也不必大惊小怪。不过，一般施工单位心中总是不是很愿意，毕竟材料占了工程预算的60％-70％，其中的利润自然可观。一个是建设单位自己采购的确可以降低成本，另一个有时施工单位采购的材料的确不过关，如果在合同中没有对于品牌、型号、材质加以明确的话，施工单位采购进来的材料一般都不是很好的。建设单位对这方面加以控制的话也可以理解。因为结算时一般以信息价和市场价调整，而信息价的利润幅度还是又的，市场价又难以把握，就象该文作者自己说的那样，所以建设单位此举说是控制成本也可以理解。作者把这些都看成时不正常的举动，未免太偏颇了。

工程预算以竣工图纸为依据，审定工程预算的一种方法。基建工程决算审计，必须认真仔细地看清所有的竣工图纸，才能准确无误地计算审定工程预算的真实性。要求审计人员必须熟练掌握所有的建施图、结施图、水暖电平面图、系统图；不仅要将每一张图纸看懂吃透，而且要将所有的图纸综合分析。结合工程竣工资料、设计变更及相应的工程签证，综合会诊才能发现问题、揭露问题。看图法是基建工程决算审计基本、普遍、直观、常用的方法，它贯穿基建工程决算审计的全过程。

工程预算现浇混凝土计算方法： 1)天沟、挑檐、其他板按设计图示尺寸以体积计算。 2)雨篷、阳台板按设计图示尺寸以墙外部分体积计算，包括伸出墙外牛腿和雨篷反挑檐的体积。 3)现浇挑檐、天沟板、雨篷、阳台与板(包括屋面板、楼板)连接时，以外墙外边线为分界线；单位工程施工技术资料分为七类包括：①建设工程综合管理资料；②地基与基础工程；③主体结构工程；④建筑装饰装修工程；⑤建筑屋面工程；⑥竣工验收资料；

适应性强公路陕西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]。现对其在公路陕西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，陕西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。已建陕西工程预算变动，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。