做工程预算签证变更

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规范的建筑工程预算涵盖工程设计预算、招投标预算、合同签订预算、施工预算和竣工预算，有着完善的预算法规体系，信息化程度不断提高，能适应建筑企业不断变化的内部预算需求，保障企业正常的经营活动，实现资金风险小化、经济效益 化的目标，为企业后续决策提供原始资料。工程预算在核实工程造价，指导建筑项目投资中有不可估量的价值，重视工程预算的规范化建设，是规范项目管理的必要举措，能引导建筑企业深化内部改革，持续改进生产技术和管理流程，挖掘企业发展潜力，树立自己的核心竞争力。建筑工程预算应涉及从项目立项到竣工的全过程，锦州工程预算对项目实施期内的每一笔资金都进行记录、审核，用包含事前、事中、事后的动态实时预算工作保障工程质量。当前，我国建筑企业虽已普遍意识到工程预算的重要性，但相关认识不全面，割裂预算内容，忽视全过程跟踪预算，使得预算变成事后惩处和补救。事后预算无法准确识别项目前中期风险，往往发现错误后才进行查漏补缺，加重建筑企业的损失，预算部门将预算结果作为处罚的主要依据，常常提出强制性整改要求，容易让企业对预算工作产生不满情绪，降低企业对工程预算的认可度和配合度。

以便为排水锦州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锦州工程预算。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）； 计算待估锦州工程预算估算。通过利用模糊数学估算的待估锦州工程预算与实际造价误差也是在正负10点以内即可。

室内装饰工程预算的作用 一、装饰工程预算是建筑装饿施工单位（施工或称乙方）和建设单位（房主或称甲方）签订工程承包含同和工程结算价款的依据。 二、装饰工程预算是银行拨付工程价款依据。 三、工程预算装饰工程预算是施工企业（乙方）编制计划，统计和完成施工产值的依据。 四、装饰工程预算在实行招标承包制的情况下，是建设单位（甲方）确定标底和施工单位（乙方）极标，极价的依据。 单位估价法，预算编制中，因施工组织工程预算编制、现场实际标高没能及时提供，造成未按施工组织工程预算编制、现场实际标高计算项目和工程量的，成本控制中心结算中一定要要求工程管理中心提供施工组织工程预算编制、现场实际标高，对原预算做出相应调整。

锦州工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路锦州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)，将相应的锦州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，反向估算新建锦州工程预算。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个样本锦州工程预算数据，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，获得锦州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神经网络预测的锦州工程预算估算精度。

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