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适应性强公路张家口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]。现对其在公路张家口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，张家口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。已建张家口工程预算变动，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。
工程预算审计方法还有很多各有各的优缺点 ，要提高审计效率，关键是要会选择。政府投资项目范围广泛 ，各项目的建设难度、标准也不一致。另外，政府工程经常受到人为因素和自然条件的影响，往往建设时间长，存在较多的设计变更和现场签证 ，有的项目在审计时已经发生变化 ，甚至无法进行现场取证。这些因素决定了工程预算审计具有多样性、复杂性和风险性。因此，选择审计方法时，既要考虑不同的审计阶段和审计内容，还要结合审计目标，注意审计方法之间的交叉使用和外部审计条件的许可，做到有的放矢、科学使用。
编制张家口工程预算必须深入现场进行充分的调研，使预算的内容既能反映实际，又能满足施工管理的需要。同时，必须严格遵守 建设的各项方针、政策和法令，做到实事求是，不弄虚作假，并注意不断研究和改进编制方法，提率，准确及时地编制出高质量的预算，以满足工程建设的需要。具体讲张家口工程预算的编制依据主要包括如下内容施工图纸及设计说明和标准图集。经审定的施工图纸、说明书和标准图集，完整地反映了工程的具体内容，各部的具体做法、结构尺寸、技术特征以及施工方法，是编制张家口工程预算的重要依据。现行 基础定额及有关计价表。 和地区都颁发有现行建筑、安装工程预算定额及计价表和相应的工程量计算规则，是编制张家口工程预算确定分项工程子目、计算工程量、计算工程费直接的依据。施工组织设计或施工方案。因为施工组织设计或方案中包括了与编制张家口工程预算必不可少的有关资料 ，如建设地点的土质、地质情况，土石方开挖的施工方法及余土外运的方式与运距，施工机械使用情况，结构构件预制加工方法及运距，重要的梁板柱的施工方案、重要或特殊设备的安装方案等。
以便为排水张家口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张家口工程预算。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）； 计算待估张家口工程预算估算。通过利用模糊数学估算的待估张家口工程预算与实际造价误差也是在正负10点以内即可。
