工程结算审核主要对结算书编制合规性审核，并对照设计图纸、工程招标文件、投标文件与工程合同、预算及已批准的设计变更、洽商索赔等进行复核，检查是否有重复报项和甲供材料款少扣、漏扣等现象，确定结算内容的真实性。工程预算为保证工程竣工终通过政府审计，作为全过程造价咨询单位首先要为业主把好结算审核关。根据我公司长期对政府项目的工程审计经验，确定本项目工程竣工结算审核重点如下：审核施工合同中确定的建设标准、建设内容、合同价格是否与投标书承诺内容一致，是否控制在批准的初步设计及概算文件规定范围内。
宁波工程预算是识别和控制工程内部监督风险，保障工程顺利执行，维护公用资金安全、有效的重要措施。建筑工程具有项目周期长、风险程度高、利益管理复杂等特点，推动建筑工程预算规范化对优化建筑企业管理效率，提高企业盈利水平，完善内部控制有现实意义。集中对建筑企业工程预算的规范化建设进行研究，首先提出实现建筑工程预算规范化的必要性，指出建筑企业工程预算中存在的漏洞，宁波工程预算并针对性提出改进对策，以健全、科学的单位内部预算工作促进建筑企业可持续发展。预算作为一项独立的项目财务收支监督活动，在评估企业资金安全风险，使企业内部控制制度发挥实效中具有重要作用。随着经济体制改革持续深化，我国建筑企业拥有更大的自主经营权，在人事任免、生产经营、资金配置等方面有权自行支配，这意味着企业内外受托经济责任关系日益复杂，容易在履行经济责任时出现违法乱纪现象。
适应性强公路宁波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]。现对其在公路宁波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，宁波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。已建宁波工程预算变动，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。
以便为排水宁波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宁波工程预算。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）； 计算待估宁波工程预算估算。通过利用模糊数学估算的待估宁波工程预算与实际造价误差也是在正负10点以内即可。