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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。

工程预算随着我国经济的迅速发展 加强了基本建设力度在取得巨大成就的同时也出现了一些值得重视的问题。如某些施工单位为了追求自身的利益，在基建工程上营私舞弊，频频出现高估冒算的现象。根据以往工作经验，进行工程决算审计常发现的问题有：多列工程项目、工程量不实、高套定额、乱取费用等问题。为了管理好并合理使用基建资金提高投资效益和维护建设方利益加强基建工程决算的审计工作非常重要。开展工程决算审计主要从以下几个方面入手。

适应性强公路威海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]。现对其在公路威海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，威海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。已建威海工程预算变动，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。

工程预算它是指审计人员亲临建筑物现场，对审计项目进行实地测量和观察，从而准确地审计已完工程建设项目的实际投资情况，发现疑点，验证事实，核实实际工程量，审定工程预算的一种方法。例如：某工程决算审计时审计人员经现场实际测量和观察，现场测的围墙工程量比实际工程量少68.6m；砼地坪工程量少120m2；以上两项核减工程预算12.36万元。它是指审计人员通过调查询问被审计单位参与基建项目管理的知情者，通过知情人事收集整理审计信息，以证实基建工程量与工程价款的真实性、合理性的一种方法。如审计人员某年对某单位一建筑基建工程决算进行审计，通过建设单位了解到该项目地板砖为甲供材，