做工程预算招投标

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工程预算它是指审计人员在审计过各中会同被审计单位有关人员与施工单位有关人员及现场监理人员到建筑现场，对有疑点的隐蔽工程进行挖开核实工程做法与工程量、价款的方法。抽样测定法较为直接，容易验证出问题的真假，但是审计风险较大，所以一般在确有问题时方可实行抽样定点的方式。例如：某年审计某项工程时，审计人员通过了解得知，该项目管道回填施工时未按设计要求进行筛土回填，且未做警示标志。经现场抽样开挖发现有两个标段的部分施工班组未按设计要求施工。

适应性强公路吕梁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]。现对其在公路吕梁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，吕梁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。已建吕梁工程预算变动，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。

吕梁工程预算是识别和控制工程内部监督风险，保障工程顺利执行，维护公用资金、有效的重要措施。建筑工程具有项目周期长、风险程度高、利益管理复杂等特点，推动建筑工程预算规范化对优化建筑企业管理效率，提高企业盈利水平，完善内部控制有现实意义。集中对建筑企业工程预算的规范化建设进行研究，首先提出实现建筑工程预算规范化的必要性，指出建筑企业工程预算中存在的漏洞，吕梁工程预算并针对性提出改进对策，以健全、科学的单位内部预算工作促进建筑企业可持续发展。预算作为一项独立的项目财务收支监督活动，在评估企业资金风险，使企业内部控制制度发挥实效中具有重要作用。随着经济体制改革持续深化，我国建筑企业拥有更大的自主经营权，在人事任免、生产经营、资金配置等方面有权自行支配，这意味着企业内外受托经济责任关系日益复杂，容易在履行经济责任时出现违法乱纪现象。

工程预算审核是运用科学、技术原理和经济法律手段，解决工程建设活动中工程预算的确定与控制．从而达到提高投资效益的经济效益目的的行为，是确定造价的实施过程和行为根据项目审计与工程预算审核在依据、标的、目的、法律效力、从业人员等方面是有本质区别。

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