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适应性强公路无锡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]。现对其在公路无锡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，无锡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。已建无锡工程预算变动，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。
编制无锡工程预算必须深入现场进行充分的调研，使预算的内容既能反映实际，又能满足施工管理的需要。同时，必须严格遵守 建设的各项方针、政策和法令，做到实事求是，不弄虚作假，并注意不断研究和改进编制方法，提高效率，准确及时地编制出高质量的预算，以满足工程建设的需要。具体讲无锡工程预算的编制依据主要包括如下内容施工图纸及设计说明和标准图集。经审定的施工图纸、说明书和标准图集，完整地反映了工程的具体内容，各部的具体做法、结构尺寸、技术特征以及施工方法，是编制无锡工程预算的重要依据。现行 基础定额及有关计价表。 和地区都颁发有现行建筑、安装工程预算定额及计价表和相应的工程量计算规则，是编制无锡工程预算确定分项工程子目、计算工程量、计算工程费直接的依据。施工组织设计或施工方案。因为施工组织设计或方案中包括了与编制无锡工程预算必不可少的有关资料 ，如建设地点的土质、地质情况，土石方开挖的施工方法及余土外运的方式与运距，施工机械使用情况，结构构件预制加工方法及运距，重要的梁板柱的施工方案、重要或特殊设备的安装方案等。
为提升公路无锡工程预算估算的准确性，应用模糊神经网络法对公路无锡工程预算进行估算。结合工程案例，详细探讨了公路无锡工程预算估算中模糊神经网络的应用，结果表明，采用模糊神经网络方法能够有效降低公路无锡工程预算估算结果的平均误差，可以极大程度提高无锡工程预算计算精度，获得合理的造价。神经网络对于公路工程建设企业来说，工程估价的准确性与合理性，直接决定着项目投资决策的正确性，是分析工程项目可行性的主要环节，同时也是公路工程项目标底编制的主要控制标准，因此无锡工程预算估算的准确性，是各建设单位研究的重点内容，其对加强公路工程项目成本管理，有着积极的作用。公路工程管理工作中，造价管理是主要内容，此项工作直接影响着建设企业的效益与工程的质量，历来都是管理的核心部分。无锡工程预算估算是项目前期管理的重要内容，是实现项目成本控制目标的基础。造价估算能够为项目施工方提供成本控制方案编制的依据。在设计无锡工程预算前，明确工程预计造价，能够避免无锡工程预算环节恶意行为的发生。模糊神经网络应用流程。近年来，公路无锡工程预算估算工作中，多采取模糊神经网络来进行估算。公路无锡工程预算估算，多是通过输入公路工程相关要求与特点， 输出估算结果，这与模糊神经网络应用原理极为相似，模糊神经网络的应用优势。公路无锡工程预算估算中，采取模糊神经网络法，具有以下优点造价模型化利用模糊数学，可以高效处理模糊信息。采取对比已建设和新建的公路工程，进行定量化描述，使得相关问题可以模型化。结果更为科学开展公路无锡工程预算估算，应用模糊神经网络，再通过构建数学模型，进行数学计算分析，能够减少人为计算的误差，计算结果的准确性与科学性较高。
工程预算审计以基建项目为标，包括资金来源、基建计划、前期工程、征用土地、勘察设计、施工实施的一切财务收支；工程预算审核以单位工种为标的，只对单位工程预算的合理负责。
审计与工程预算审核是两个截然不同的专业学科，审计以会计师、审计师为主；而工程预算审核以工程经济和工程技术人员为主。目前 正在实行注册造价工程师制度，今后的工程预算审核，将以造价工程师为主。
