施工单位施工过程中对技术资料的未能完整归档或有意不建档，造成建设单位在工程竣工后无法建立完整的工程资料档案并按要求报送工程结算所需资料，从而使审计工作周期拉长、风险加大。这个问题也的确存在。不过，按照一般的情况，审计周期是按提供完整的资料开始计算的。除非你自己的要求没有到位，那也怨不得别人。什么叫风险加大？是你审计费用不够用了吧？既然做了审计这个行业，就要有这个思想准备，否则人家建设单位为什么出钱给你啊！建设单位缺乏工程技术专管人员和工程技术专业知识或工程技术人员职业道德水准不高，造成工程项目施工中不合规的变更签证增多，从而使得工程预算随意增大。
适应性强公路连云港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]。现对其在公路连云港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，连云港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。已建连云港工程预算变动，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。