文献类型：期刊文章

作　　者：郭艳利[1]

GUO Yan-li(Audit Office of Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China)

机构地区：[1]北京邮电大学审计处,北京100876

出　　处：《价值工程》

年　　份：2024

卷　　号：43

期　　号：28

起止页码：36-38

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：为加强工程审计智能化建设,高效利用已有工程审计数据估算工程造价,对于新时期背景下完成工程审计转型具有重要意义。本文以高校已建成学生宿舍、食堂、教学楼等为研究对象,系统分析了影响建筑工程造价的主要因素,通过相关性分析提出了预测工程造价的特征指标,构建了工程造价BP神经网络预测模型,以预测新建项目工程造价。文章在真实案例训练集上训练模型,并不断优化调整模型参数,对实际已发生的工程造价测试集数据进行验证,结果表明工程造价预测误差率不超过8.19%,为快速、精准预测工程造价提供了新的思路和方法。此外,通过对已竣工项目结算审计成果进行科学分析,有利于促进审计成果转化和应用,发挥审计宏观层面监督效能,为建设单位新建项目科学、高效决策提供数据支撑。

关 键 词：高校基建 工程审计 特征指标 BP神经网络 工程造价预测  

分 类 号：TU723.3]