通过相应的政策改变可以控制整体工程的造价，我国目前的设计费用是由工程总体造价来决定的，设计人员会从工程总体造价中抽取一定百分比的酬劳，这项政策是建筑行业一直以来的一个弊端，对控制工程预算十分不利，许多设计人员会因此通过不合理的材料采购或者故意进行高额的工程预算预算来提高工程预算，政府和相关的企业可以通过一系列的奖励和惩罚措施。另外，在审计的过程中，也要对设计人员的设计方案进行严格审查，发现不合理的地方要及时纠正，对于故意抬高工程预算的设计方案要坚决淘汰，这样才能体现出工程审计的作用，审计人员一定要尽职尽责，尽可能的保证工程质量的同时降低工程预算的成本。在具体的设计施工前双方会签订有效的施工合同，在之后的设计方案评选中，相关部门会对有关的图纸设计文件进行严格的审查。加大审查力度的同时，可以提高设计人员的自觉意识。
湖北工程预算阶段的造价控制主要集中在工程结算审查上，是对各控制阶段进行总结，是湖北工程预算控制的 一道关闸，它将决定建设项目的终投资额。预算员认为应采用审查法。审查工程量时应把握以下3点。 ，分清限制范围。 ，如果回填土综合基价中已综合了5m以内的取土运距，取土距离超过5m才可计算回填土回运，人工挖土抛土距离超过1.5m才可计算运土方费用，如建筑屋层高大于3.6m时，顶棚可计取满堂脚手架费用，现浇钢筋混凝土构件方可计取支模超高增加费。第二，工程量是否存在误差，分为正误差和负误差。正误差常表现在屋面架空隔热板未扣天沟，圈梁与构造柱重叠处不予扣除，墙体中的圈梁、过梁所占体积未扣；地下室及飘窗处圈梁代过梁与圈梁重复计算等；负误差表现在六层楼梯处未计算天棚满堂架等。因此对工程量进行审核时重要的是要熟悉工程量的计算规则。套用定额及单价的审核应注意以下几个方面定额套用是否合适。湖北工程预算定额具有科学性、权威性、法令性，必须严格执行，不能随意提高和降低。直接的子目审核首先采用项目名称和内容与设计图纸标准是否一致，如构件名称、断面形式、强度等级（砼标号、水泥砂浆比例）等。同时，要注意一些特殊的规定：檐高4.5m以下的挑檐板要套用相应平板子目；挑出墙面长度1.5m以上的现浇梁、板式阳台，执行有梁板子目；雨篷上带有钢筋砼立板时，立板部分另列项目计算，执行挑檐子目。
预算审核人员若能经常深入施工现场，就可以及时了解情况，如土方的类别鉴定，机械土方与人工土方的放坡系数和所套用的定额单价问题等，并能实事求是地调整原编预算。对于一些没有施工图或图纸不全的小型零星工程，验收时应进行测量，审核人员应深入施工现场参加测量，以取得调整或审核工程预算的依据，从而提高审核工作的质量。审核人员遇到工程有中有补充单价时，应深入现场，了解所提资料的准确性如资料中所提主要材料的名称、规格、型号是否相符，所需的数量是否基本一致，所需人工工日或机械台班数量是否属实等，都应与施工企业人员一起研究，调整补充单价。在某些工程预算中，列有施工图没有表示的那部分工程项目，例如渣土清理、渣木外运等，是否按定额要求或预算中列出的项目完成。通过参加竣工验收，能够了解这些情况，同时还能了解工程情况。预算审核人员，若能经常深入施工现场，对于了解并熟悉施工过程，了解并熟悉建筑安装工程新材料、新结构、新技术、新工艺等，都有一定的作用，甚至是决定性的作用。
湖北工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路湖北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)，将相应的湖北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，反向估算新建湖北工程预算。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个样本湖北工程预算数据，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，获得湖北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神经网络预测的湖北工程预算估算精度。