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分包工程竣工结算审计是分包工程全过程跟踪审计的第三步，是对分包工程预算的终确定。分包工程预算的合理性和准确性，直接体现着分包工程的审计质量和审计成果严格复核结算工程量。对结算工程量要严格审查和准确计算，将工程量的计算及变更签证的确认作为审计重点，注意工程量的重复和多计，增强对虚假变更签证的辨别力。工程量的确定要依据施工图和业主或建设单位签发的公务通知单、设计部门的设计变更单。尤其对现场变更工程量的确认，严防只计增不计减，要把握住“在一般情况下，有增必有减”的原则，如果有增无减，就要查明原因。对野外偏僻的施工签证，要有现场各级人员的签认，否决“一言堂”签证。

建筑工程的造价管理贯穿于工程建设始终，在控制成本、确保工程质量方面具有重要的地位。工程项目的建设工作既能够满足基本的建设需求，同时也能够为各建设和组织单位创造一定的经济效益。而经济效益的高低与广安工程预算的分析和处理密切相关。本文通过对影响广安工程预算各个因素的合理分析，提出了相应的缩减广安工程预算，提高工程效益的举措，以优化工程项目建设。所谓广安工程预算分析是指在各个不同阶段对确定广安工程预算的估算、概算、预算及决算的分析，用以评论确定的广安工程预算的经济合理性。并通过分析，寻求降低广安工程预算的可能与所应采取的措施。更深层的意义在于合理使用人力、物力、财力、以取得更大的投资效益。符合与审查，主要针对已编制好的广安工程预算文件的正确与否，是否符合相应的法规；对广安工程预算的分析则是对广安工程预算文件中的数据及组成进一步探讨其合理性和科学性、寻找优化和改善的对策。广安工程预算分析工作既要利用先进的机械设备和合理的施工方案，高端的施工技术节约经济开支，同时又必须保证工程建设的质量，切实维护广大人民群众的基本利益，同时需要符合 的基本建设法律法规。广安工程预算的降低工作应该从工程建设的各个方面进行落实，尤其要从细节处着手，以下介绍几种可行的降低广安工程预算方法：设计方案的优化。工程建设施工需要按照设计方案进行落实，因此，设计方案的设计与工程施工的成本密切相关。为了节约广安工程预算，设计方案必须由专业负责人进行理论研究和实地勘探，并终确定两个以上方案，终选择既科学又合理的施工建设方案。的设计方案首先应该具有独特性，设计图纸应该是在进行实地勘探之后结合本次建设施工的实际而独立形成的，不是单一的复制其他建设方案；其次，建设方案应该选择既能够满足建设需求同时又能够节约资金； 建设施工的材料引进能够物美价廉，并有合理的运输方式。

为公路广安工程预算估算的准确性，应用模糊神经网络法对公路广安工程预算进行估算。结合工程案例，详细探讨了公路广安工程预算估算中模糊神经网络的应用，结果表明，采用模糊神经网络方法能够有效降低公路广安工程预算估算结果的平均误差，可以极大程度提高广安工程预算计算精度，获得合理的造价。神经网络对于公路工程建设企业来说，工程估价的准确性与合理性，直接决定着项目投资决策的正确性，是分析工程项目可行性的主要环节，同时也是公路工程项目标底编制的主要控制标准，因此广安工程预算估算的准确性，是各建设单位研究的重点内容，其对加强公路工程项目成本管理，有着积极的作用。公路工程管理工作中，造价管理是主要内容，此项工作直接影响着建设企业的效益与工程的质量，历来都是管理的核心部分。广安工程预算估算是项目前期管理的重要内容，是实现项目成本控制目标的基础。造价估算能够为项目施工方提供成本控制方案编制的依据。在设计广安工程预算前，明确工程预计造价，能够避免广安工程预算环节恶意行为的发生。模糊神经网络应用流程。近年来，公路广安工程预算估算工作中，多采取模糊神经网络来进行估算。公路广安工程预算估算，多是通过输入公路工程相关要求与特点， 输出估算结果，这与模糊神经网络应用原理极为相似，模糊神经网络的应用优势。公路广安工程预算估算中，采取模糊神经网络法，具有以下优点造价模型化利用模糊数学，可以处理模糊信息。采取对比已建设和新建的公路工程，进行定量化描述，使得相关问题可以模型化。结果更为科学开展公路广安工程预算估算，应用模糊神经网络，再通过构建数学模型，进行数学计算分析，能够减少人为计算的误差，计算结果的准确性与科学性较高。

广安工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路广安工程预算快速估算模型。针对以往工程案例，开展估算研究，将工程特征定量化数值，设为Xij(i=123?n;j=123?n)，将相应的广安工程预算定额预算相关资料，设为yis(i=123?n;s=123...n)，不考虑市场价格调整。明确BP神经网络结构系统参数，包括输入层节点数m、输出层节点数n、隐层节点数L。以Xij为输入，以yis为输出，开始神经网络训练，获得新建工程的造价估算神经网络，反向估算新建广安工程预算。以某省道一级公路和二级公路工程为例，其中一级公路使用的是沥青混凝土路面，记为T19；二级公路使用的是水泥混凝土路面，记为T20，检验18个样本广安工程预算数据，基于检验结果能够了解，T19造价指数是0.98，T20造价指数为0.96，获得预算资料如下：T19路面类型是半柔性路面；基层为水泥稳定碎石；底层材料为石灰土；路面结构为沥青混凝土；面层厚度为15cm；基层厚度为14cm；底层厚度为10cm；T20路面类型是刚性路面；基层为工业废渣稳定土；底层材料为石灰土；路面结构为水泥混凝土；面层厚度为12cm；基层厚度为16cm；底层厚度为12cm。将获得的预算材料和表1资料进行对比分析，能够明确T19工程特征定量化描述是T19=(3122262.5)，T20工程特征定量化描述是T20=(5473434.1)，将T19与T20，输入到经过训练的BP神经网络中，获得的结果为T19=(0.40290.40560.50050.4365)T20=(0.62770.61560.42900.5661)，经过反算，获得广安工程预算资料预测值，其中V19=(481.7416.440.0046145.85)V20=(1185.8237.160.0033247.07)，预测的相对误差O19=(1.61%4.65%4.15%1.40%)，O20=(3.76%3.67%5.70%1.84%)，由此能够看出，基于BP神经网络预测的广安工程预算估算精度。