做工程预算竞标

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适应性强公路邯郸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]。现对其在公路邯郸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，邯郸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。已建邯郸工程预算变动，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。

能通过完善的自我约束和激励机制来维持内部正常运营管理，尤其在资金方面加强核算和纠责能力，确保企业及其各部门严格遵守法律法规和行业规章。可以说建筑企业工程预算规范化是维护社会主义市场经济体制的必然要求，使建筑企业各项经营活动符合宏观经济格局和国民经济发展要求，用及时、、客观的评估为建筑企业管理层提供可靠的决策依据。独立性是预算的基本特征，相较于其他经济监督活动，预算分区监督和管理职能，实行规范的建筑工程预算就是实行规范的企业内部控制，从而规范行业秩序，维护市场经济平稳运行。建筑工程项目周期长、上下游供应商数量众多，涉及岗位和人员冗杂，邯郸工程预算资金周转往往存在记录缺失、信息片面、混乱使用等问题。邯郸工程预算建筑企业工程预算对项目开工前、施工中和竣工后的所有收支进行预算，记录每一笔资金的来源、流向和相关责任人，严格审核整个工期的资金流转情况，及时识别资金风险，约束和监督企业自身经济行为，是保证建筑工程项目按时优质交付的关键所在。在激烈的市场竞争环境下，建筑企业要求得生存和发展，必须建立一个贯彻企业 管理层方针和策略的内在制约机制。

承包工程合同签定不规范，工程结算计价难以确定。工程预算在审计过程中发现，建设、施工双方承包工程合同签订不规范。在签订合同时不按投标文件的内容逐一填写，尤其是建筑规模和中标价，存在少填或者不填的现象，给工程计价取费留下活口，目的是为了竣工后高报工程结算价格打下伏笔，使得原本十分严肃的合同失去约束作用，建设单位失去了对施工单位工程报价的有效监督，容易造成决算价格偏高。同时，给工程结算造价审核带来难度和风险。

为公路邯郸工程预算估算的准确性，应用模糊神经网络法对公路邯郸工程预算进行估算。结合工程案例，详细探讨了公路邯郸工程预算估算中模糊神经网络的应用，结果表明，采用模糊神经网络方法能够有效降低公路邯郸工程预算估算结果的平均误差，可以极大程度提高邯郸工程预算计算精度，获得合理的造价。神经网络对于公路工程建设企业来说，工程估价的准确性与合理性，直接决定着项目投资决策的正确性，是分析工程项目可行性的主要环节，同时也是公路工程项目标底编制的主要控制标准，因此邯郸工程预算估算的准确性，是各建设单位研究的重点内容，其对加强公路工程项目成本管理，有着积极的作用。公路工程管理工作中，造价管理是主要内容，此项工作直接影响着建设企业的效益与工程的质量，历来都是管理的核心部分。邯郸工程预算估算是项目前期管理的重要内容，是实现项目成本控制目标的基础。造价估算能够为项目施工方提供成本控制方案编制的依据。在设计邯郸工程预算前，明确工程预计造价，能够避免邯郸工程预算环节恶意行为的发生。模糊神经网络应用流程。近年来，公路邯郸工程预算估算工作中，多采取模糊神经网络来进行估算。公路邯郸工程预算估算，多是通过输入公路工程相关要求与特点， 输出估算结果，这与模糊神经网络应用原理极为相似，模糊神经网络的应用优势。公路邯郸工程预算估算中，采取模糊神经网络法，具有以下优点造价模型化利用模糊数学，可以处理模糊信息。采取对比已建设和新建的公路工程，进行定量化描述，使得相关问题可以模型化。结果更为科学开展公路邯郸工程预算估算，应用模糊神经网络，再通过构建数学模型，进行数学计算分析，能够减少人为计算的误差，计算结果的准确性与科学性较高。

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