适应性强公路大同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]。现对其在公路大同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，大同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。已建大同工程预算变动，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。

至于指定基建材料、指定材料供货商，如果在合同中已经明确，也无可厚非。如果在合同中没有加以明确，施工单位又加以认可的话，也不必大惊小怪。不过，一般施工单位心中总是不是很愿意，毕竟材料占了工程预算的60％-70％，其中的利润自然可观。一个是建设单位自己采购的确可以降低成本，另一个有时施工单位采购的材料的确不过关，如果在合同中没有对于品牌、型号、材质加以明确的话，施工单位采购进来的材料一般都不是很好的。建设单位对这方面加以控制的话也可以理解。因为结算时一般以信息价和市场价调整，而信息价的利润幅度还是又的，市场价又难以把握，就象该文作者自己说的那样，所以建设单位此举说是控制成本也可以理解。作者把这些都看成时不正常的举动，未免太偏颇了。

工程量清单计量一般是根据每月完成的合同内实物工作量经监理工程师签认合格准予计量的工程细目，它有阶段性、按实计量的特点。根据这个特点，应在过程中来进行控制，而不是依靠事后发现超计量以后再扣回。工程预算计量人员（工地监理组、指挥部或总监办的工程部、计划部）均应认真学习合同文件和招标文件中的计量条款，心中应明确哪些项目可以计量，哪些项目不能计量，属于包含在其他工程项目中的内容（例如：涵洞计量是以延米综合单价计量的，因此其挖基、回填、清淤、基础垫层、出入口铺砌等均不能单独计量。

工程预算材料价格要适应市场发展的要求，应从以下几个方面着手调整： (1)工程预算综合系数调整。即目前地区价差系数调整，一般适宜于工程概算造价，快速简明，系数应以月或旬为一发布期。 (2)工程预算有限度调整。即对主要材料进行按实调整，建筑装饰装修工程；2：幕墙工程）幕墙工程其幕墙总面积200m2以上均应进行三性试验（空气渗透性、雨水渗漏性、风压变形性）文件材料内容包括：①工程质量控制资料-----验收记录；②工程质量控制资料---施工技术管理资料；③工程质量控制资料---产品质量证明文件；④工程质量控制资料---检验报告；大理石、花岗岩等室内装饰材料必须提供建筑材料放射性指标检验报告。⑤工程质量控制资料----施工记录；⑥工程和功能检验资料及主要功能抽查记录；⑦分项工程质量验收记录；

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