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。
工程预算它是指审计人员在审计过各中会同被审计单位有关人员与施工单位有关人员及现场监理人员到建筑现场，对有疑点的隐蔽工程进行挖开核实工程做法与工程量、价款的方法。抽样测定法较为直接，容易验证出问题的真假，但是审计风险较大，所以一般在确有问题时方可实行抽样定点的方式。例如：某年审计某项工程时，审计人员通过了解得知，该项目管道回填施工时未按设计要求进行筛土回填，且未做警示标志。经现场抽样开挖发现有两个标段的部分施工班组未按设计要求施工。
对分包工程合同履行过程的事中审计监督是分包工程全过程跟踪审计的第二步。审计的重点是分包工程量计量、施工现场变更、材料使用等审计要素工程量计量的准确性，现场签证的真实性。工程量的大小决定着分包工程的终造价，是确定分包工程预算的根本。工程量的准确性，将直接决定着分包工程的审计质量。事中审计监督就是要突出对分包工程实施过程的审计，强调变更签证工作量的现场审计。内审人员要按施工阶段定期或不定期地深入施工现场，对实际发生的工程量，进行现场丈量和取证核实，落实变更签证确认程序和内容的合理性，是否存在违规签证，虚增工程量，提高分包工程量的真实性和准确性。
适应性强公路文山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]。现对其在公路文山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，文山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。已建文山工程预算变动，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。