工程预算建筑规模有时也会不一样。比如规划许可证是10000平米，但是招标文件上是10500平米，中标了和你怎么填？填10500平米，那么就会合规划许可证发生冲突，到时候也会领不了。因此如何判定是有意为之要具体分析。审计部门可能会对造价指标进行比较。如多层框架结构（不带地下室）每平米为多少元。可有的时候，招标单位的建筑面积是按照测绘部门提供的数据，而预算的建筑面积的计算方法有的不能和其接轨，难免会产生误差。那么，由此认为就提高了工程预算也是不妥的。

这种方法，既简化编制工作，又便于进行技术经济分析。但在市场价格波动较大的情况下，用这种方法可能会造成误差，需要对差价进行调整。用实物法编制海西工程预算，主要是先用计算出的各分项工程的实物工程量，然后从消耗量定额中查出各相应分项工程所需要的人工、材料、机械台班定额用量，然后分别乘以当时当地各种人工、材料、施工机械台班的实际单价，求得人工费、材料费和施工机械使用费，再汇总求和。就是该单位工程的直接费，根据本地区取费标准进行取费，造价后汇总各项费用，形成单位工程的海西工程预算造价。根据预算人工定额所列的各类人工工日的数量，乘以各分项工程的工程量，算出各分工程所需的各类人工工日的数量，然后经统计汇总，获得单位工程所需的各类人工工日消耗量。同理，可以计算出材料消耗量、机械台班消耗量。分项工程单价完全单价计算法的特点是，以分项工程为对象计算工程造价，再将分项工程造价汇总成单价工程造价。该方法从形式上类似于工程量清单计价法，但是又有本质上区别。先看总说明（很重要），然后是建筑图造价后是结构图。看施工图时依次看总平面图、平面图、立面图、剖面图、详图；其次是结构图，先看基础图，再看楼层屋顶层结构布置图，结构详图；造价后看相应图集，让图在心中有一个三维的印象，还要看定额。首先把所有分部分项工程的子项列出来（对新手很有用，不会少项漏项或者重复计算）再合理安排工程量计算顺序是快速准确计算工程量的关键之一。安排工程量计算顺序的原则是尽量少翻阅图纸、资料，以求快速、方便。对于一般工程，分部工程量计算顺序应为先地下后地上，先主体后装饰，先内部后外部预算是计算工程成本，应该造价低限度的减少错误，所以在完成一份预算后，掌握重审预算的方法，可以有效的提高效率。这种方法实际上是审核人重新编制海西工程预算。首先，根据施工图全面计算工程量。

建筑海西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。作为海西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海西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，进而实现为海西工程预算控制提供理论、海西工程预算实践指导。也正因此，如何 化发挥出工程预算作用与价值，进一步提升海西工程预算水平，俨然成为施工单位首要关注内容。海西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海西工程预算控制科学性的提升，依据工程预算为工程资金投入编制科学计划，提升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。

适应性强公路海西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]。现对其在公路海西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，海西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。已建海西工程预算变动，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。

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