做工程预算事务所

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地源热泵项目主要包含：室外打孔工程、地源热泵机房工程及机房电气、通风空调工程等分部分项工程。南昌工程预算人员要掌握工程内容、熟悉设计以及施工规范。在编制南昌工程预算时要综合全面考虑施工内容，各分部分项工程量清单应表明拟建工程的全部分项实体工程名称和数量，编制时应避免错项、落项，力求完整和严谨。措施项目清单应表明为完成分项实体工程而必须采取的一些措施性工作，编制时应力求全面。其他项目清单主要体现了招标人提出的一些与拟建工程有关的特殊要求，这些特殊要求所需的金额要计入报价中。工程计价以工程量为基本依据，因此，工程量计算的准确与否，直接影响工程造价的准确性以及工程建设的投资控制。工程量计算是一项繁琐而细致的工作，准确计算工程量是每个南昌工程预算员必须重视的工作之一。合理的拟定工程量计算顺序，确定分部工程的计算顺序，进行计算，能有效防止重算和漏算现象。一般采用以下几种方法按顺时针顺序计算。以图纸左上角为起点，按顺时针方向依次进行计算，当按计算顺序绕图一周后又重新回到起点。这种方法可用于室外检查井，室内设备等的计算，其特点是能有效防止漏算和重复计算。

南昌工程预算是识别和控制工程内部监督风险，保障工程顺利执行，维护公用资金安全、有效的重要措施。建筑工程具有项目周期长、风险程度高、利益管理复杂等特点，推动建筑工程预算规范化对优化建筑企业管理效率，提高企业盈利水平，完善内部控制有现实意义。集中对建筑企业工程预算的规范化建设进行研究，首先提出实现建筑工程预算规范化的必要性，指出建筑企业工程预算中存在的漏洞，南昌工程预算并针对性提出改进对策，以健全、科学的单位内部预算工作促进建筑企业可持续发展。预算作为一项独立的项目财务收支监督活动，在评估企业资金安全风险，使企业内部控制制度发挥实效中具有重要作用。随着经济体制改革持续深化，我国建筑企业拥有更大的自主经营权，在人事任免、生产经营、资金配置等方面有权自行支配，这意味着企业内外受托经济责任关系日益复杂，容易在履行经济责任时出现违法乱纪现象。

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。南昌工程预算采用的是费率南昌工程预算，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，南昌工程预算合理，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南昌工程预算管理体系，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。

适应性强公路南昌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]。现对其在公路南昌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，南昌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。已建南昌工程预算变动，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型激活函数，把信息传出，接着发挥激活函数的作用，成功输出结果。在网络隐节点以及输出节点位置处，选择S型激活函数，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。

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