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预算审核人员若能经常深入施工现场，就可以及时了解情况，如土方的类别鉴定，机械土方与人工土方的放坡系数和所套用的定额单价问题等，并能实事求是地调整原编预算。对于一些没有施工图或图纸不全的小型零星工程，验收时应进行测量，审核人员应深入施工现场参加测量，以取得调整或审核工程预算的依据，从而提高审核工作的质量。审核人员遇到工程有中有补充单价时，应深入现场，了解所提资料的准确性如资料中所提主要材料的名称、规格、型号是否相符，所需的数量是否基本一致，所需人工工日或机械台班数量是否属实等，都应与施工企业人员一起研究，调整补充单价。在某些工程预算中，列有施工图没有表示的那部分工程项目，例如渣土清理、渣木外运等，是否按定额要求或预算中列出的项目完成。通过参加竣工验收，能够了解这些情况，同时还能了解工程情况。预算审核人员，若能经常深入施工现场，对于了解并熟悉施工过程，了解并熟悉建筑安装工程新材料、新结构、新技术、新工艺等，都有一定的作用，甚至是决定性的作用。
这种方法，既简化编制工作，又便于进行技术经济分析。但在市场价格波动较大的情况下，用这种方法可能会造成误差，需要对差价进行调整。用实物法编制东莞工程预算，主要是先用计算出的各分项工程的实物工程量，然后从消耗量定额中查出各相应分项工程所需要的人工、材料、机械台班定额用量，然后分别乘以当时当地各种人工、材料、施工机械台班的实际单价，求得人工费、材料费和施工机械使用费，再汇总求和。就是该单位工程的直接费，根据本地区取费标准进行取费，造价后汇总各项费用，形成单位工程的东莞工程预算造价。根据预算人工定额所列的各类人工工日的数量，乘以各分项工程的工程量，算出各分工程所需的各类人工工日的数量，然后经统计汇总，获得单位工程所需的各类人工工日消耗量。同理，可以计算出材料消耗量、机械台班消耗量。分项工程单价完全单价计算法的特点是，以分项工程为对象计算工程造价，再将分项工程造价汇总成单价工程造价。该方法从形式上类似于工程量清单计价法，但是又有本质上区别。先看总说明（很重要），然后是建筑图造价后是结构图。看施工图时依次看总平面图、平面图、立面图、剖面图、详图；其次是结构图，先看基础图，再看楼层屋顶层结构布置图，结构详图；造价后看相应图集，让图在心中有一个三维的印象，还要看定额。首先把所有分部分项工程的子项列出来（对新手很有用，不会少项漏项或者重复计算）再合理安排工程量计算顺序是快速准确计算工程量的关键之一。安排工程量计算顺序的原则是尽量少翻阅图纸、资料，以求快速、方便。对于一般工程，分部工程量计算顺序应为先地下后地上，先主体后装饰，先内部后外部预算是计算工程成本，应该造价低限度的减少错误，所以在完成一份预算后，掌握重审预算的方法，可以有效的提高效率。这种方法实际上是审核人重新编制东莞工程预算。首先，根据施工图全面计算工程量。
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。
东莞工程预算估算模型。基于BP神经网络，构建公路东莞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)，将相应的东莞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，反向估算新建东莞工程预算。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个样本东莞工程预算数据，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，获得东莞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神经网络预测的东莞工程预算估算精度。
