• 
• 
• 
• 
• 

至于指定基建材料、指定材料供貨商，如果在合同中已經明確，也無可厚非。如果在合同中沒有加以明確，施工單位又加以認可的話，也不必大驚小怪。不過，一般施工單位心中總是不是很愿意，畢竟材料占了工程預算的60％-70％，其中的利潤自然可觀。一個是建設單位自己采購的確可以降低成本，另一個有時施工單位采購的材料的確不過關，如果在合同中沒有對于品牌、型號、材質加以明確的話，施工單位采購進來的材料一般都不是很好的。建設單位對這方面加以控制的話也可以理解。因為結算時一般以信息價和市場價調整，而信息價的利潤幅度還是又的，市場價又難以把握，就象該文作者自己說的那樣，所以建設單位此舉說是控制成本也可以理解。作者把這些都看成時不正常的舉動，未免太偏頗了。

以便為排水合肥工程預算估算有所幫助。此方法需要選取排水工程的工程特征及其造價樣本，然后針對這些實例樣本（一部分是已建工程，一部分是待估工程）的工程參數與特征，賦予工程特征參數系數及其權重，然后計算出各自的排水工程參數系數與每個影響因素所對應的權重。根據灰色理論估算原理及其模型流程圖，利用計算機程序在每次選好的幾個典型工程中，將任意一個典型工程當作欲估工程，輪流計算各典型工程自身的單位估價，看是否滿足精度要求。具體實例中，選取那些誤差小的樣本工程作為典型工程來估算待估工程的造價。具體的計算步驟是：首先為了方便計算，對這幾個典型的工程按照編號由大到小排列，然后對這些序列的參數系數進行初值化；然后計算各子序列與母序列在第k點的序列差；再次計算出兩級小差、兩級 差、關聯度與關聯系數； 計算待估工程的造價（在計算出來的關聯度中選取 的三個關聯度，按從大到小的順序排列，進而找到對應的三個典型工程）。可見，通過利用灰色理論法可以估算出待估工程的造價，只要與其實際造價相對誤差在正負10%以內，便符合精度要求。此方法同樣選取灰色理論中實例的幾個樣本作為典型工程來估算待估工程的造價。其中，灰色理論中的參數系數就是模糊數學中的“隸屬度”，然后對待估工程逐個估算合肥工程預算。首先對貼近度計算，也就是計算待估工程與每個典型工程隸屬度的交并集，在計算后選取貼近度較大的前三個典型工程計算；然后計算調整系數（包括對擬建工程的模糊關系系數與所選典型工程的模糊關系系數的計算）； 計算待估合肥工程預算估算。通過利用模糊數學估算的待估合肥工程預算與實際造價誤差也是在正負10點以內即可。

工程預算材料價格要適應市場發展的要求，應從以下幾個方面著手調整： (1)工程預算綜合系數調整。即目前地區價差系數調整，一般適宜于工程概算造價，快速簡明，系數應以月或旬為一發布期。 (2)工程預算有限度調整。即對主要材料進行按實調整，建筑裝飾裝修工程；2：幕墻工程）幕墻工程其幕墻總面積200m2以上均應進行三性試驗（空氣滲透性、雨水滲漏性、風壓變形性）文件材料內容包括：①工程質量控制資料-----驗收記錄；②工程質量控制資料---施工技術管理資料；③工程質量控制資料---產品質量證明文件；④工程質量控制資料---檢驗報告；大理石、花崗巖等室內裝飾材料必須提供建筑材料放射性指標檢驗報告。⑤工程質量控制資料----施工記錄；⑥工程和功能檢驗資料及主要功能抽查記錄；⑦分項工程質量驗收記錄；

適應性強公路合肥工程預算具有動態變化特性，模糊神經網絡模型能夠很好地適應此特性。此估算方法的應用，主要是依靠計算機，不僅運算速度快，而且運算精度較高。模糊神經網絡估算方法較多，文中選擇BP神經網絡法，是基于仿人腦的神經系統結構，具有較強的學習能力，為非線性自適應動態系統[1]。現對其在公路合肥工程預算估算中的應用，做以下的分析。公路工程構件主要包括底層、基層、面層等，合肥工程預算是由各構件類型與價格等因素決定，實物工程量取決于工程結構設計參數。已建合肥工程預算變動，主要是受到構件因素的影響，被稱作是工程特征。基于工程特性，將公路工程劃分為不同類別，若按照路面形式劃分，主要包括瀝青路面和水泥路面等，為特征類目。對于工程定量化，是按照特征類目，依據定額水平與工程特征，填入相關數據，如表1所示。由表1能夠看出，每個公路工程模式均可以利用表格的形式來定量化描述，一個特征可以由多個類目組成，按照比例來計算量化結果。在BP神經網絡中，需要將信息傳遞到網絡隱節點上，使用S型函數，把信息傳出，接著發揮函數的作用，成功輸出結果。在網絡隱節點以及輸出節點位置處，選擇S型函數，即f（x）=11+ex，若此結果未能按照正常程序開展，此時要轉變成反向傳播。假設存在N個樣本，定義描述為（Xk，yk)(k=12?N)，其中某個輸入值為Xk，對應的神經網絡輸出值是yk，而隱層節點I的輸出值是Oj。