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发布时间：2024-09-20 00:11:20 浏览次数:1 公司名称：[成都]集贯工程造价咨询公司有限公司
| 产品参数 | |
|---|---|
| 产品价格 | 999/套 |
| 发货期限 | 24小时编制各类工程预决算 |
| 供货总量 | 5套 |
| 运费说明 | 电议 |
| 最小起订 | 3套 |
| 产品品牌 | 集贯工程造价咨询 |
| 产品产地 | 承接全国业务 |
以便为排水成都工程预算估算有所帮助。此方法需要选取排水工程的工程特征及其造价样本，然后针对这些实例样本（一部分是已建工程，一部分是待估工程）的工程参数与特征，赋予工程特征参数系数及其权重，然后计算出各自的排水工程参数系数与每个影响因素所对应的权重。根据灰色理论估算原理及其模型流程图，利用计算机程序在每次选好的几个典型工程中，将任意一个典型工程当作欲估工程，轮流计算各典型工程自身的单位估价，看是否满足精度要求。具体实例中，选取那些误差小的样本工程作为典型工程来估算待估工程的造价。具体的计算步骤是：首先为了方便计算，对这几个典型的工程按照编号由大到小排列，然后对这些序列的参数系数进行初值化；然后计算各子序列与母序列在第k点的序列差；再次计算出两级小差、两级 差、关联度与关联系数； 计算待估工程的造价（在计算出来的关联度中选取 的三个关联度，按从大到小的顺序排列，进而找到对应的三个典型工程）。可见，通过利用灰色理论法可以估算出待估工程的造价，只要与其实际造价相对误差在正负10%以内，便符合精度要求。此方法同样选取灰色理论中实例的几个样本作为典型工程来估算待估工程的造价。其中，灰色理论中的参数系数就是模糊数学中的“隶属度”，然后对待估工程逐个估算成都工程预算。首先对贴近度计算，也就是计算待估工程与每个典型工程隶属度的交并集，在计算后选取贴近度较大的前三个典型工程计算；然后计算调整系数（包括对拟建工程的模糊关系系数与所选典型工程的模糊关系系数的计算）； 计算待估成都工程预算估算。通过利用模糊数学估算的待估成都工程预算与实际造价误差也是在正负10点以内即可。
工程预算对于参与施工的人员雇佣费用和机械电力成本费用也不能粗略的计算，根据整体的工程量进行相应的酬劳结算，对于各种工程费用支出必须先经过预算，再通过申报， 才能支出，这样可以避免某些人员利用工程款牟利的行为。工程审计在工程整体建设过程中起到了重要的作用，它不仅可以保障整个工程在合理的工期内率的完工，也可以尽可能的减少工程成本的浪费，对于整个建筑行业乃至国民经济都有十分良好的促进作用。随着大数据时代的发展，以后的建筑必定会被把握的更加严谨，工程整体造价也一定会工程审计的日趋完善而变得越来越贴近实际，随着我国对于工程审计的重视程度不断增加，审计工作在工程预算方面的控制作用必将越来越明显。
合同管理是控制和协调的依据，也是经济的法律手段，因此增强合同管理意识，完善合同条款十分重要。合同签订须交有关管理部门审查，并进行公证，以保证合同合理合法，保护双方权益。条款的完备和内容的严谨，有利于减少合同纠纷，避免日后违约。实践证明，项目法人与承包单位一定要加强合同管理，成都工程预算及时纠正合同中存在的问题，保证合同的履行，提高投资效益。作为建设监理，确保合同条款的切实履行，是义不容辞的职责。设备、材料价款的控制设备费、材料费在建筑安装工程中约占整个预算的70%左右，是工程直接费的主要组成部分。因此，在监理过程中，不可忽视这一部分，要引进竞争机制，开展设备、材料的招（投）标工作，成都工程预算保证产品的质量，以降低工程预算。施工阶段工程进度的控制实施合同管理，总的是质量、工期、费用三大控制。工程进度涉及到业主和承包人的重大利益，是合同能否顺利执行的关键。为此，在工程进度监理中，一定要把计划进度与实际进度之间的差距作为进度控制的关键环节来抓。除满足工期要求外，还应满足合同规定的工程质量及费用要求。质量、工期、费用三大控制，缺一不可，不能偏废。必须抓紧、抓好，从而达到、经济的工程施工的目的。
适应性强公路成都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]。现对其在公路成都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，成都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。已建成都工程预算变动，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。
