做工程预算应对
产品参数 | |
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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 |
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 |
范围 | 做工程预算应对服务网络覆盖吉林省、长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、延边市 东丰县、东辽区等区域。 |





企业的利润与辽源工程预算有直接关系,但不能忽略生产带来的影响。生产也能够产生利润。一般认为,一件事故如出现死亡事件,其损害一般在100万元以上。这包括受害者家庭赔偿以及企业生产延误等等各方面的损失。如出现重大伤亡事故,则会给整个工程项目及施工企业带来灭顶之灾。问题一旦发生,直接损害的就是企业的利润。与其花费大量的人力物力在事后补救,不如投入部分资金在管理工作上,提高管理人员岗位责任心,及时处理隐患,防患于未然。工作要树立以人为本的理念。根据笔者多年项目现场一线工作经验而言,工作保障措施的重点不是先进的仪器和设备,而是人的理念。因此工作的重心不是为施工添置大量的仪器和施工设备,而是对施工人员的理念的树立、相关技术人员的岗位培训及工作奖惩制度的建立和实施。工作的资金与其花在物上不如花在人身上。只有让施工人员都树立一个正确的、科学的、观念,工作才能真正上一个台阶,相对而言需要投入的资金也往往是比较少的。工程与辽源工程预算并不是对立的关系,它们相互依存,密不可分。工程需要辽源工程预算中的专项资金投入,而抛开工程,辽源工程预算则是一个无底的深渊。企业要想取得更大的经济效益,必须从建设工程全过程,按照建设工程内在的经济规律调节辽源工程预算与工程之间的关系,调动各方面的因素,达到确保工程,降低辽源工程预算的目的。
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。
材料、人工、机械台班预算价格及市场价格。材料、人工、机械台班预算价格是构成综合单价的主要因素。尤其是材料费在工程成本中占的比重大,而且在市场经济条件下,材料、人工、机械台班价格是随市场而变化的。为使预算造价尽可能符合实际,合理确定材料、人工、机械台班预算价格是编制辽源工程预算的重要依据。建筑安装工程费用定额。建筑安装工程费用定额是各省、市、自治区和各专业部门规定的费用定额及计算的重要依据。价法是首先根据单位工程施工图计算出各分部分项工程和措施项目的工程量;然后根据各地区统一单位估价表中的各分项工程综合单价,乘以相应的各分项工程量,并相加,得到单位工程的直接费。根据地区费用定额和各项取费标准(取费率),计算出各项费用等;造价后汇总即可得到单位工程的辽源工程预算造价。套用预算单价。工程量计算完并经自己检查认为无差错后,就可以进行套用预算单价的工作。首先,把计算好的分项工程量及计算单位,按照定额分部顺序整理填写到预算表上。然后从预算定额(单位估价表)中查得相应的分项工程的定额编号和单价填到预算表上,将分项工程的工程量和该项单价相乘,即得出该分项工程的预算价值。在套用预算单价时,注意名称、规格和计算单位估价表上所列的内容完全一致。
适应性强公路辽源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]。现对其在公路辽源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,辽源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。已建辽源工程预算变动,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。
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