做工程预算一览表

• 
• 
• 
• 
• 

工程预算对于参与施工的人员雇佣费用和机械电力成本费用也不能粗略的计算，根据整体的工程量进行相应的酬劳结算，对于各种工程费用支出必须先经过预算，再通过申报， 才能支出，这样可以避免某些人员利用工程款牟利的行为。工程审计在工程整体建设过程中起到了重要的作用，它不仅可以保障整个工程在合理的工期内率的完工，也可以尽可能的减少工程成本的浪费，对于整个建筑行业乃至国民经济都有十分良好的促进作用。随着大数据时代的发展，以后的建筑必定会被把握的更加严谨，工程整体造价也一定会工程审计的日趋完善而变得越来越贴近实际，随着我国对于工程审计的重视程度不断增加，审计工作在工程预算方面的控制作用必将越来越明显。

工程预算编制规范和标准： 《工程测量规范》GB50026-93 《土方与 工程施工及验收规范》GBJ201-83 《工程测量基本术语标准》GB/T50123-9 《建筑地基基础工程施工质量验收规范》GB50202-2020 《地下防水工程施工及验收规范》按承包合同确定的结算方式确定结算总价，在初审结算书、与承包方核对时依据合同，进行甲供材料、配合管理费及责任扣款等费用的确认、扣除；

工程预算增加工程是“猫腻”较多的地方，究其原因，主要是设计单位设计深度不够，建设单位责任心不强。有些承包商在“低价中标法”中不计成本得到工程后，为了弥补损失，千方百计增加工程签证，在利益诱惑下，某些项目管理者乱签证、补签证现象严重 ，审计人员一旦认真复核，通常会发现签证工程量与实际出入较大。安装、装饰及园林工程结算取定的材料单价和市场行情出入很大，有的甚至“偷梁换柱”。例如某国产灯具安装材料套用进口材料价格，工地现场的名贵树种规格和结算书的规格大相径庭，通过现场勘查取证 ，工程预算水分被大大挤压出来。

商洛工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路商洛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)，将相应的商洛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，反向估算新建商洛工程预算。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个样本商洛工程预算数据，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，获得商洛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神经网络预测的商洛工程预算估算精度。