做工程预算一览表

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以便为排水雅安工程预算估算有所帮助。此方法需要选取排水工程的工程特征及其造价样本，然后针对这些实例样本（一部分是已建工程，一部分是待估工程）的工程参数与特征，赋予工程特征参数系数及其权重，然后计算出各自的排水工程参数系数与每个影响因素所对应的权重。根据灰色理论估算原理及其模型流程图，利用计算机程序在每次选好的几个典型工程中，将任意一个典型工程当作欲估工程，轮流计算各典型工程自身的单位估价，看是否满足精度要求。具体实例中，选取那些误差小的样本工程作为典型工程来估算待估工程的造价。具体的计算步骤是：首先为了方便计算，对这几个典型的工程按照编号由大到小排列，然后对这些序列的参数系数进行初值化；然后计算各子序列与母序列在第k点的序列差；再次计算出两级小差、两级 差、关联度与关联系数； 计算待估工程的造价（在计算出来的关联度中选取 的三个关联度，按从大到小的顺序排列，进而找到对应的三个典型工程）。可见，通过利用灰色理论法可以估算出待估工程的造价，只要与其实际造价相对误差在正负10%以内，便符合精度要求。此方法同样选取灰色理论中实例的几个样本作为典型工程来估算待估工程的造价。其中，灰色理论中的参数系数就是模糊数学中的“隶属度”，然后对待估工程逐个估算雅安工程预算。首先对贴近度计算，也就是计算待估工程与每个典型工程隶属度的交并集，在计算后选取贴近度较大的前三个典型工程计算；然后计算调整系数（包括对拟建工程的模糊关系系数与所选典型工程的模糊关系系数的计算）； 计算待估雅安工程预算估算。通过利用模糊数学估算的待估雅安工程预算与实际造价误差也是在正负10点以内即可。

工程预算由于工程建设涉及面广和其本身所具有的复杂性，在其建设过程中，不可避免地发生设计变更、材料设备变更等多种引起工程预算变化的情况。对于采取中标价从签证作为结算方式的工程，更应注意增减费用的审查。应注意设计变更的审查。设计变更单是设计单位在施工中发现需要变更的部位，或是由于建设单位需要改变使用功能、装修标准等而发出的变更通知单。它应是由设计单位、建设单位、施工单位、监理单位协商后共用签署的。审查设计变更时，一要应查验手续是否完备；二要判定该项变更是否引起经济利益上的增减变动，因为有的变更只是技术变更，并不引起经济变更。还要注意查阅竣工图，因为对于工程量增加而引起费用增加的项目。

为公路雅安工程预算估算的准确性，应用模糊神经网络法对公路雅安工程预算进行估算。结合工程案例，详细探讨了公路雅安工程预算估算中模糊神经网络的应用，结果表明，采用模糊神经网络方法能够有效降低公路雅安工程预算估算结果的平均误差，可以极大程度提高雅安工程预算计算精度，获得合理的造价。神经网络对于公路工程建设企业来说，工程估价的准确性与合理性，直接决定着项目投资决策的正确性，是分析工程项目可行性的主要环节，同时也是公路工程项目标底编制的主要控制标准，因此雅安工程预算估算的准确性，是各建设单位研究的重点内容，其对加强公路工程项目成本管理，有着积极的作用。公路工程管理工作中，造价管理是主要内容，此项工作直接影响着建设企业的效益与工程的质量，历来都是管理的核心部分。雅安工程预算估算是项目前期管理的重要内容，是实现项目成本控制目标的基础。造价估算能够为项目施工方提供成本控制方案编制的依据。在设计雅安工程预算前，明确工程预计造价，能够避免雅安工程预算环节恶意行为的发生。模糊神经网络应用流程。近年来，公路雅安工程预算估算工作中，多采取模糊神经网络来进行估算。公路雅安工程预算估算，多是通过输入公路工程相关要求与特点， 输出估算结果，这与模糊神经网络应用原理极为相似，模糊神经网络的应用优势。公路雅安工程预算估算中，采取模糊神经网络法，具有以下优点造价模型化利用模糊数学，可以处理模糊信息。采取对比已建设和新建的公路工程，进行定量化描述，使得相关问题可以模型化。结果更为科学开展公路雅安工程预算估算，应用模糊神经网络，再通过构建数学模型，进行数学计算分析，能够减少人为计算的误差，计算结果的准确性与科学性较高。

工程预算审查结算工程量计算的准确性。根据经过多部门竣工验收而终确认的工程量和工程量计算规则，审查结算工程量的计算。工程量计算的是否准确直接影响着分包工程的计价。因此，在审查工作量时应正确划分项目，按照施工图的设计说明和 规定的计算规则计算，实事求是的反映真实工程量。审查定额子目套用和费率计取的正确性。首先，检查子目列项的名称、规格、计量单位与地区估价表是否一致，定额换算是否准确；其次，查看定额所列工程内容，检查套用的定额是否重复、高套或错套。审查取费标准或综合单价及费率与分包工程合同价格条款约定是否相符，综合费率是否准确，综合单价是否正确，套用综合单价的工程内容是否重复、交叉、错列。

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