做工程造价24小时分析

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建筑工程虽然有面积和高度的不同，但是它们的各个分部分项工程的工程量、造就、用工量在每个单位面积上的数值变化不大，把这些数据以汇集、优选，找出这些分部分项工程在每个单位建筑面积上的工程量、价格、用工的基本数值，归纳为工程量、造价（价值）、用工三个单方基本值表，并注明其适用的建筑标准。这些基本数值如“筛子孔”，用来筛各分部分项工程量，筛下去的就不审了；没有筛下去的就意味着分部分项工程的单位建筑面积数值不在基本值范围内，应对分部分项工程详细审查。如果所审查的结算的建筑标准与“基本值”所适用的标准不同，就要对其进行调整。相关项目、相关数据审核法：北京工程预算项目数很多、数据成千上万。对于初学者来说，乍一看，好象各项目、各数据之间毫无关系。其实不然，这些项目。这些数据之间有着千丝万缕的联系。只要我们认真总结、仔细分析，就可以摸索出它们的规律。我们可利用这些规律来审核北京工程预算，找出不符合规律的项目及数据，如漏项、重项、工程量数据错误等，然后，针对这此问题进行重点审核。当然，也有一些工程量数据规律性较差，如柱基与柱身、梁与柱等等，我们可以采用前述的重点审核法。相关项目、相关数据审核法实质是工程量计算统筹法在预算审核工作中的应用。应用这种方法，可使审核工作效率大大提高。土建工程可变性因素较多，部分内容施工图又无法表示。有的施工企业开工前没有编制施工方案，或者编了施工方案，但没有和建设单位取得联系；或者有图纸但也没有完全执行。

注重预算审批规范化的若在工程建设期间执行不合理、不规范的预算审计，不仅影响到企业成木控制效果，甚至会限制到建筑工程的施工建设，无法为建筑工程建设进度、建设质量做出保障。鉴于此，企业必须侧重对预算审批规范化的，在实际工程建设期间制定并落实完善的预算审批制度，确保工程建设各个环节、流程都有预算审批制度的影子。当然，预算审批并非固定不变，需要依据对具体情况的变化进行合理调整，通过预算审批制度的落实来进一步造价预算水平。此外，施工单位需要将审批监督工作贯穿于工程建设全过程，做到施工前、施工中、施工后等阶段环节预算审批的强化，大幅度降低工程建设过程中出现价格超标现象的几率。北京工程预算控制中工程预算工作的重要性不言而喻，所以施工单位还需在正视工程预算作用与重要性的基础上，对工程预算的开展加大重视度。依据对施工单位工程预算现状的分析，制定并落实科学强化对策，实现工程预算有效性的，并提高北京工程预算控制水平。建设北京工程预算的计价与控制贯穿于整个工程项目全过程，各个环节都存在着北京工程预算，与建筑产品的经济和社会效益休戚相关。虽然各个环节对于北京工程预算的控制都是必要和重要的，但由于工程项目前期的工程投资决策和设计阶段对整个项目的走向具有决定性作用，基本决定了项目实施后的投资效果，因此，建设工程项目前期造价控制对于全过程北京工程预算的控制具有决定性影响，是控制北京工程预算的重中之重。

工程结算审核主要对结算书编制合规性审核，并对照设计图纸、工程招标文件、投标文件与工程合同、预算及已批准的设计变更、洽商索赔等进行复核，检查是否有重复报项和甲供材料款少扣、漏扣等现象，确定结算内容的真实性。工程预算为保证工程竣工终通过政府审计，作为全过程造价咨询单位首先要为业主把好结算审核关。根据我公司长期对政府项目的工程审计经验，确定本项目工程竣工结算审核重点如下：审核施工合同中确定的建设标准、建设内容、合同价格是否与投标书承诺内容一致，是否控制在批准的初步设计及概算文件规定范围内。

北京工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路北京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)，将相应的北京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，反向估算新建北京工程预算。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个样本北京工程预算数据，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，获得北京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神经网络预测的北京工程预算估算精度。

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