做工程造价措施费

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注重施工现场管理强化要想实现对建筑工程开展预算，需要预算人员在明确设计图纸、掌握理论方面预算理论的基础上，深入到施工现场中，真正做到深入分析施工现场哪些因素会影响都工程预算，例如周边环境、施工现场地质情况、地下水情况等，然后工程预算期间将上述因素全部纳入其中。通过对施工现场因素的有效控制，进一步工程预算效果，为后续施工建设的顺利开展提供保障。与此同时，进行施工期间财务管控、财务监督工作的强化，对工程预算有效性，加强巢湖工程预算控制效果有着至关重要的作用。鉴于此，要求财务人员在具备基础核算能力的基础上，兼具财务数据分析能力，做到依据对工程建设期间财务信息的变化以及财务数据的生成来分析、挖掘建筑工程施工期间存在的财务风险， 时间将问题风险上报至领导高层，实现决策层及时制定科学解决措施来财务风险，保障建筑巢湖工程预算控制工作的顺利开展。巢湖工程预算广义上讲是指建设工程项目的建造价格，它包含两方面内容站在投资者的角度而言，巢湖工程预算是指完成一项建筑工程所需预期开支或实际开支的全部投资费用。而巢湖工程预算就是作为投资者以盈利为目的，通过一系列投资管理措施，所进行的活动总称。第二方面：站着市场的角度而言，巢湖工程预算是指为建成一项工程中所形成的建筑安装工程价格和建设工程总价格。人们普遍的将巢湖工程预算的第二方面内容理解为工程的承发包价格。站在不同角度描述巢湖工程预算，对其的理解也是不同的。对于承包商而言，他们作为市场供给主体出售商品和劳务价格的总和是巢湖工程预算。而对于建设工程投资者而言，项目投资是面对市场经济条件下的巢湖工程预算。

建筑巢湖工程预算控制是企业降低建设成本，创造经济效益的主要手段。作为巢湖工程预算控制中的核心工作，工程预算工作开展效果直接影响到施工企业经济效益创造效果，关乎到建筑工程能否顺利开展。鉴于此，本文针对建筑工程预算在巢湖工程预算控制中的作用进行分析研究。科学合理的工程预算有助于施工单位在 时间发掘工程建设期间存在问题，进而实现为巢湖工程预算控制提供理论、巢湖工程预算实践指导。也正因此，如何 化发挥出工程预算作用与价值，进一步巢湖工程预算水平，俨然成为施工单位首要关注内容。巢湖工程预算控制中工程预算不仅为关键性工作，更是在造价控制中起到至关重要的作用。作为基础性工作，工程预算需要通过科学计划、准确评价后编制为工程文件。等到预算编制完成，需要通过相关部门的审批、审核，才能在投资计划书编制过程中融入工程预算，以此为单位开展工程贷款、合同签}J}环节的开展提供依据。与此同时，借助工程预算的高质量开展有助于施工单位巢湖工程预算控制科学性的，依据工程预算为工程资金投入编制科学计划，工程资金运用的合理性。另外，投资者在投资意向明确过程中工程预算同样起到重要参考作用，并为企业之间合同签}J}提供数据参考。此外，银行贷款的发放也需要以工程预算为依据，相关部门通过对工程预算合理性、科学性以及可行性审核后终确定贷款是否发放。

工程预算审查结算工程量计算的准确性。根据经过多部门竣工验收而终确认的工程量和工程量计算规则，审查结算工程量的计算。工程量计算的是否准确直接影响着分包工程的计价。因此，在审查工作量时应正确划分项目，按照施工图的设计说明和 规定的计算规则计算，实事求是的反映真实工程量。审查定额子目套用和费率计取的正确性。首先，检查子目列项的名称、规格、计量单位与地区估价表是否一致，定额换算是否准确；其次，查看定额所列工程内容，检查套用的定额是否重复、高套或错套。审查取费标准或综合单价及费率与分包工程合同价格条款约定是否相符，综合费率是否准确，综合单价是否正确，套用综合单价的工程内容是否重复、交叉、错列。

巢湖工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路巢湖工程预算快速估算模型。针对以往工程案例，开展估算研究，将工程特征定量化数值，设为Xij(i=123?n;j=123?n)，将相应的巢湖工程预算定额预算相关资料，设为yis(i=123?n;s=123...n)，不考虑市场价格调整。明确BP神经网络结构系统参数，包括输入层节点数m、输出层节点数n、隐层节点数L。以Xij为输入，以yis为输出，开始神经网络训练，获得新建工程的造价估算神经网络，反向估算新建巢湖工程预算。以某省道一级公路和二级公路工程为例，其中一级公路使用的是沥青混凝土路面，记为T19；二级公路使用的是水泥混凝土路面，记为T20，检验18个样本巢湖工程预算数据，基于检验结果能够了解，T19造价指数是0.98，T20造价指数为0.96，获得预算资料如下：T19路面类型是半柔性路面；基层为水泥稳定碎石；底层材料为石灰土；路面结构为沥青混凝土；面层厚度为15cm；基层厚度为14cm；底层厚度为10cm；T20路面类型是刚性路面；基层为工业废渣稳定土；底层材料为石灰土；路面结构为水泥混凝土；面层厚度为12cm；基层厚度为16cm；底层厚度为12cm。将获得的预算材料和表1资料进行对比分析，能够明确T19工程特征定量化描述是T19=(3122262.5)，T20工程特征定量化描述是T20=(5473434.1)，将T19与T20，输入到经过训练的BP神经网络中，获得的结果为T19=(0.40290.40560.50050.4365)T20=(0.62770.61560.42900.5661)，经过反算，获得巢湖工程预算资料预测值，其中V19=(481.7416.440.0046145.85)V20=(1185.8237.160.0033247.07)，预测的相对误差O19=(1.61%4.65%4.15%1.40%)，O20=(3.76%3.67%5.70%1.84%)，由此能够看出，基于BP神经网络预测的巢湖工程预算估算精度。

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