做工程预算-图纸设计

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施工组织设计的工程预算编制依据 (1)计划文件，包括 批准的基本建设计划文件、单位工程项目一览表、分期分批投产的要求、投资指标和设备材料订货指标、建设地点所在地区主管部门的批件、施工单位主管上级下达的施工任务等； (2)设计文件，包括批准的初步设计或技术设计、设计说明书、总概算或修正总概算、可行性研究报告； (3)合同文件，即施工单位与建设单位签订的工程承包合同； (4)建设地区的调查资料，包括气象、地形、地质和其他地区性条件等结算过程其他注意事项结算的工程量以竣工图为准，竣工图不清之处，预算人员要得到工程管理中心的确认或到工地现场进行实地测量；尤其对图纸未标注、规范无特别要求，现场实际施工又提高标准的项目一定要有现场工程师文件确认并符合工程合同要求后才能给予按实结算。

对换算的定额单价进行审核时，除上述要求外，还要弄清允许换算的内容是定额中的人工、材料或机械中的全部还是部分，以及换算的方法、采用系数是否正确，这些都将直接影响单价的准确性。第三，工程项目是否重复套用。例如，沥青卷材防水层、沥青隔气层下的冷底子油定额中已包含，不能在套冷底子油子目；预制构件中定额的铁件已包括，不能在重套铁件制作子目。黔西南工程预算采用的是费率黔西南工程预算，通过审核发现取费错误较少，容易出现在综合费率和分项费率让利前后计算不一致的问题，在结算时特别要注意变更或新增项目是否同比让利。主要经济指标见表1。主要材料单方耗用指标如下：每平方米耗用水泥0.1755吨、每平方米耗用钢筋0.0328吨、每平方米耗用木模0.0107m3、每平方米耗用石子0.2728m3、每平方米耗用砂子0.314m3、每平方米耗用机砖162块。施工区域共有28栋住宅楼，小区原报造价11719.5万元，审核造价10738.8万元（含基础处理193.9万元），核减金额980.7万元（含基础处理110万元），核减率达到8.4%。一期28栋楼通过以上的造价控制，黔西南工程预算合理，技术经济指标正常，把建设项目的造价控制在投资计划批准的限额范围内，在控制中隨时纠正发生的偏差，以保证实现项目管理目标。同时，工程建设的每一个阶段都存在造价控制，各阶段的造价控制环环相扣，从而要求必须建立一套科学完善的黔西南工程预算管理体系，使工程的计价、审查、结算、决算等实现制度化、规范化、系列化、科学化。小区工程由于在建设过程中加强了造价控制，使主体工程实际结算工程量与计划提供的工程量基本相符，工程总投资得到了有效控制。

适应性强公路黔西南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]。现对其在公路黔西南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，黔西南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。已建黔西南工程预算变动，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。

黔西南工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路黔西南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)，将相应的黔西南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，反向估算新建黔西南工程预算。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个样本黔西南工程预算数据，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，获得黔西南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神经网络预测的黔西南工程预算估算精度。

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