做工程预算24小时套定额

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在建筑工程建设中玉树工程预算制度对整个建筑工程起到了降低成本、控制投入的作用，而玉树工程预算审核正是对玉树工程预算制度充分发挥其作用的保障。玉树工程预算审核工作具有技术性、政策性以及经济性的特点，其审核内容广，审核项目多，审核要求规范而细致，力求达到对玉树工程预算控制作用的推进与支持田。在纷繁的工作中，玉树工程预算审核要求相关工作人员能够对工作性质、特点有十分深入的把握，因此玉树工程预算审核相关工作人员应当掌握玉树工程预算审核的要点，从而对玉树工程预算工作的顺利、有效的展开以及效果的起到积极作用。工程设计概算包括建设项目的工程费用、基本预备费、建设期间贷款利率以及其他费用的审核翻。其中为重要的就是建设项目工程费用的审核。完成这一审核需要做到以下几个方面：对于工程费用的造价完成程度需要进行核实，确保工程费用的完整以及避免重复现象的发生。对于公共工程、总图运输、场外工程等辅助工程的完整性要进行审核确定。对于建安工程费用要进行认真仔细的审核。主要涉及到设计图纸的审核以及项目建设的指标、定额、取费标准、管理办法、造价编制、工程项目造价指标。对这些方面的审核需要依据工程建设的设计方案与具体的实施方案，并结合实际市场上的行情仔细进行。

在编制玉树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，编制玉树工程预算时要的考虑项目的地质情况，做出准确玉树工程预算。（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。

如何控制建设项目的工程造价？实施全过程工程监理是一个有效途径。建设监理制作为科学的建设项目管理方法，主要是以 政策、技术规范、定额、合同等为依据，跟踪控制设计过程和施工过程的投资、工期和质量，确保三大目标的实现。监理的特殊身份，决定了其行为的客观性、科学性，玉树工程预算决定了其实施投资控制的合理性、有效性。工程监理可以在项目建设的各阶段，通过科学的管理和有效的控制来实现业主控制工程造价的目标。实践表明，要使工程监理在控制工程造价中发挥关键作用，必须分别从设计、招标、施工、竣工各个阶段入手，持续、地进行严格而有效的监理。加强设计阶段的监理，确定合理的设计方案、玉树工程预算成熟的工艺，减少在施工阶段重大设计变更和方案变化的发生，对有效控制工程造价将起到重要作用。据资料统计，影响项目投资的 阶段是设计阶段，影响项目投资的可能性为75%.设计阶段如能以经济效益为中心，精打细算，则节约投资的潜力要比施工阶段大得多。玉树工程预算所以搞好设计阶段的工程造价控制是有效控制“投资失控”的首要任务。

玉树工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路玉树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)，将相应的玉树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，反向估算新建玉树工程预算。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个样本玉树工程预算数据，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，获得玉树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神经网络预测的玉树工程预算估算精度。

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