做工程预算招投标

工程预算审核是运用科学、技术原理和经济法律手段，解决工程建设活动中工程预算的确定与控制．从而达到提高投资效益的经济效益目的的行为，是确定造价的实施过程和行为根据项目审计与工程预算审核在依据、标的、目的、法律效力、从业人员等方面是有本质区别。

对施工单位而言，辽源工程预算是指建设工程承发包双方本着公平、公正、城市、信用的原则通过签订合同明确双方的权利和义务，而实现项目的预期建设目标的核心内容，即辽源工程预算。在项目施工阶段，工程签证是不可避免的，它将影响辽源工程预算及工单位的直接利益，故在工程施工过程中，控制好工程签证的管理工作，对施工单位来讲尤为重要。所谓工程签证就是指工程发承包双方在施工过程中，按照合同约定对支付各种费用（施工过程发生的与设计图纸、施工方案、预算项目或工程量不相符，需要调整辽源工程预算的）、顺延工期、赔偿损失所达成的双方意思表示一致的补充协议。互相书面确认的签证即可成为工程结算增减辽源工程预算的凭据。工程签证根据分类的标准不同可以进行不同的分类工程工期签证：主要是在实施过程中因主要材料、设备进退场时间及业主等原因造成的延期开工、暂停开工，工期延误的签证。招标文件中一般约定了工期罚则，在工期提前奖、工期延误罚款的计算时，工期签证发挥着重要作用。工程隐蔽签证：是指施工过程中对以后工程结算影响较大，资料缺失将无法补救，难以结算。主要有：基坑验槽记录、软地基处理、钢筋隐蔽验收等按签证的目的可以分成工期签证、费用签证按签证的属性可以分成由于工程延误而做的签证、由于工程变更而做的签证、由于合同终止而做的签证、由于工程加速而做的签证、由于意外或不可预见的风险而做的签证。

辽源工程预算所涉及的范围较广，许多方面对辽源工程预算的影响都比较大，其中，材料价格的影响具有较大的波动性，并且具有直接性。对于材料价格的审核必须依据合同的规定进行。同时要结合具体的工程状况对材料使用的实际需要程度，材料的实际使用状况来进行材料价格的审核。在辽源工程预算预结算的工作中，有些错误是施工单位经常会犯的。这主要基于一些习惯性的无意识的遗漏造成的。在实际的施工过程中主要表现为钢筋的保护层忘记扣上，对定额中已综合考虑并包含在综合单价里的内容进行单独列项，墙体中的圈梁、过梁所占体积经常未扣。镶贴块料面层的工序中，刷素水泥浆一道的计算在工程设计图纸中出现过一次，并已包含在定额单价中，在单独列项计算中，施工单位又将刷素水泥浆一道计算在内导致重复计算。另外，有一种定额套用高套价的错误也是比较常见的。在对直接套用定额的审核工作中，需要通过图纸标准的要求对子名称进行一致性的审核。另外，要注意换算后套用定额的审查的换算标准。对这些比较容易出错的地方进行认真的审查以及复核，才能发现问题。在进行工程预结算的审核中，可以采取抓其重点的方式。一般这种方式所重点审核的对象是工程费用较高、工程量大的分项工程。以砖结构的审核为例，其重点审核部分包括钢筋混凝土、砖石工程。以砖墙金属屋架的单层建筑为例，其重点审核部分为金属结构工程以及砌砖工程。在对建设辽源工程预算进行预结算的审核的过程中，工程量是一且费用的计算依据，因此，确保工程量的准确，对辽源工程预算的准确性起到关键重要。加上建设单位对工程预结算的审核属于整个审核进程中的初步阶段，因此，工程量的审核在其中应为重中之重。其主要审核内容包括：对相关经济技术资料的分析、对施工图纸的了解、对工程量计算规则的熟练掌握，保证工程量计算中各个分项以及各个步骤划分的准确性，保证审查工作的准确性，保证计量单位的一致性。

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。