在计算工程量中要使用大量的数据计算公式，如何正确地使用它们是大连工程大连工程预算人员在工程量计算上的一个课题，用得准确合理能提高工程量计算的速度和质量。工程量计算主要涉及的是长度、面积和体积、重量及个数等，建筑物设计常用的几何图形等平面图形，正方及长方体、圆柱及圆台体、棱柱及棱台形、球形体等立体图形，均可采用数学几何计算公式完成工程量计算。勾股弦定理、三角函数可以用来求得未知线段的长度。上述这些常用的计算公式我们必须熟练地记住，灵活地加以应用。一些常使用的数据可以通过一次算出多次使用的原则将这些数据编制成数据表作为日常备用数据，这样可以节省计算时间，且能避免重复计算和漏算。正确套用定额直接费的正确与否直接影响到后面的取费以及造价终的工程造价。所以必须正确套用定额，保证准确合理。
单位工程预算的编制依据
(1)上级领导对该单位工程的要求、建设单位的意图和要求、工程承包合同、施工图对施工的要求等；
(2)施工组织总设计和施工图；
(3)年度施工计划对该工程的安排和规定的各项指标；
(4)预算文件提供的有关数据；施工技术资料目录：⑴总目录；⑵工程建设前期法定建设程序文件；⑶建筑工程综合管理资料；⑷地基与基础工程⑸主体结构工程；⑹建筑装饰装修工程；⑺建筑屋面工程；⑻建筑设备安装工程综合管理资料；⑼建筑给水、排水及采暖工程；
工程预算按照现场地形及种植苗木花草的不同，选择对应的技术措施。对于选择的技术措施，要进行核查。如果选用机械，要核查选用机械的规格参数、工作台班；如果乔灌木在栽植过程中选择支撑，要按不同规格的苗木核查选择支撑的种类，再按支撑的种类汇总数量。生态环境得到了前所未有的重视，为了提高城市的生活质量，政府开始大规模开展绿化建设。由于绿化建设是近些年才开始得到重视，所以在工程预算审计方面存在着一定的问题，绿化建设工程化和普通的建设工程之间有着很大的不同，审计工作人员需要结合绿化工程的实际特点开展工作，才能保证绿化工程预算审计工作质量。
适应性强公路大连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]。现对其在公路大连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，大连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。已建大连工程预算变动，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。