ae71.com
工程预算审计是一项科学性、专业性、基础性和实践性较强的系统管理工作。文章总结了工程预算审计方法的经验，为审计工作人员在工程审计过程中提高审计效率和审计报告的准确性，提出了自己的一些见解和建议现代审计是一个搜集和储备信息、并在大量的信息中分析寻找与审计目标相关的有价值的信息，即审计找线索和方法的过程。只有寻找到有价值的线索和方法，才能进一步揭示与查处重大违法违纪问题。工程预算审计是一项科学性、专业性、基础性和实践性较强的系统管理工作。因此，审计人员应不断研究审计方法，注意发现审计线索。
以便为排水海南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海南工程预算。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）； 计算待估海南工程预算估算。通过利用模糊数学估算的待估海南工程预算与实际造价误差也是在正负10点以内即可。
适应性强公路海南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]。现对其在公路海南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，海南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。已建海南工程预算变动，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。
施工企业为了增加盈余，就必须在预算造价范围内，努力改善经营管理，提高劳动生产率，降低各种消耗。因此，建筑工程预算是施工企业加强经济核算、考核工程建设成本的依据。施工企业编制施工计划和统计完成工作量的依据。施工企业对所承担的建设项目施工准备的各项计划(包括施工进度计划、材料供应计划、劳动力安排计划、机具调配计划、财务计划等)的编制，都是以批准的海南工程预算为依据的。海南工程预算有单位工程预算、单项工程预算和建设项目总预算。在单位工程预算的基础上汇总所有各单位工程海南工程预算，成为单项工程施工预算；再汇总各所有单项海南工程预算，便是一个建设项目建筑安装工程的总预算。单位工程预算包括建筑工程预算和设备安装工程预算。建筑工程预算按其工程性质分为一般土建工程预算、水暖工程预算（包括室内外给排水工程、采暖通风工程、煤气工程等）、电气照明工程预算、弱电工程预算、特殊构筑物（水塔、烟囱和工业管道工程）等。设备安装工程预算科分为机械设备安装工程预算、电气设备安装工程预算和热力安装工程预算等。
