分类算法总结

目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.

2.4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。

(1)决策树

决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。

主要的决策树算法有ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻,能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。

(2)贝叶斯

贝叶斯(Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性,选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法,如TAN(Tree Augmented Na?ve Bayes)算法,它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。

(3)人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中,大量的节点(或称”神经元”,或”单元”)之间相互联接构成网络,即”神经网络”,以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练,训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能,经过训练的网络就可用于对象的识别。

目前,神经网络已有上百种不同的模型,常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络(Boltzmann机)、竞争神经网络(Hamming网络,自组织映射网络)等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。

(4)k-近邻

k-近邻(kNN,k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本,看这k个样本中多数属于哪一类,就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法,它存放样本,直到需要分类时才进行分类,如果样本集比较复杂,可能会导致很大的计算开销,因此无法应用到实时性很强的场合。

(5)支持向量机

支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是Vapnik根据统计学习理论提出的一种新的学习方法[43] ,它的最大特点是根据结构风险最小化准则,以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题,支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面,由此确定该区域中未知样本的类别。

(6)基于关联规则的分类

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。近年来,对于如何将关联规则挖掘用于分类问题,学者们进行了广泛的研究。关联分类方法挖掘形如condset→C的规则,其中condset是项(或属性-值对)的集合,而C是类标号,这种形式的规则称为类关联规则(class association rules,CARS)。关联分类方法一般由两步组成:第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则;第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高质量的规则用于分类。属于关联分类的算法主要包括CBA[44] ,ADT[45] ,CMAR[46] 等。

(7)集成学习(Ensemble Learning)

实际应用的复杂性和数据的多样性往往使得单一的分类方法不够有效。因此,学者们对多种分类方法的融合即集成学习进行了广泛的研究。集成学习已成为国际机器学习界的研究热点,并被称为当前机器学习四个主要研究方向之一。

集成学习是一种机器学习范式,它试图通过连续调用单个的学习算法,获得不同的基学习器,然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题,可以显著的提高学习系统的泛化能力。组合多个基学习器主要采用(加权)投票的方法,常见的算法有装袋[47] (Bagging),提升/推进[48, 49] (Boosting)等。

有关分类器的集成学习见图2-5。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器,所以有可能减少单个分类器的误差,获得对问题空间模型更加准确的表示,从而提高分类器的分类准确度。

图2-5:分类器的集成学习

以上简单介绍了各种主要的分类方法,应该说其都有各自不同的特点及优缺点。对于数据库负载的自动识别,应该选择哪种方法呢?用来比较和评估分类方法的标准[50] 主要有:(1)预测的准确率。模型正确地预测新样本的类标号的能力;(2)计算速度。包括构造模型以及使用模型进行分类的时间;(3)强壮性。模型对噪声数据或空缺值数据正确预测的能力;

(4)可伸缩性。对于数据量很大的数据集,有效构造模型的能力;(5)模型描述的简洁性和可解释性。模型描述愈简洁、愈容易理解,则愈受欢迎。

 

第二篇:分类算法总结

分类算法

数据挖掘中有很多领域,分类就是其中之一,什么是分类, 
分类就是把一些新得数据项映射到给定类别的中的某一个类别,比如说当我们发表一篇文章的时候,就可以自动的把这篇文章划分到某一个文章类别,一般的过程是根据样本数据利用一定的分类算法得到分类规则,新的数据过来就依据该规则进行类别的划分。 
分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,有很多用途,比如说预测,即从历史的样本数据推算出未来数据的趋向,有一个比较著名的预测的例子就是大豆学习。再比如说分析用户行为,我们常称之为受众分析,通过这种分类,我们可以得知某一商品的用户群,对销售来说有很大的帮助。 
分类器的构造方法有统计方法,机器学习方法,神经网络方法等等。常见的统计方法有knn算法,基于事例的学习方法。机器学习方法包括决策树法和归纳法,上面讲到的受众分析可以使用决策树方法来实现。神经网络方法主要是bp算法,这个俺也不太了解。 
文本分类, 所谓的文本分类就是把文本进行归类,不同的文章根据文章的内容应该属于不同的类别,文本分类离不开分词,要将一个文本进行分类,首先需要对该文本进行分词,利用分词之后的的项向量作为计算因子,再使用一定的算法和样本中的词汇进行计算,从而可以得出正确的分类结果。在这个例子中,我将使用庖丁分词器对文本进行分词。

目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错. 
2.4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。 
(1)决策树 
决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。 
主要的决策树算法有ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻,能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。 
(2)贝叶斯 
贝叶斯(Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性,选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法,如TAN(Tree Augmented Na?ve Bayes)算法,它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。 
(3)人工神经网络 
人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中,大量的节点(或称”神经元”,或”单元”)之间相互联接构成网络,即”神经网络”,以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练,训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能,经过训练的网络就可用于对象的识别。 
目前,神经网络已有上百种不同的模型,常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络(Boltzmann机)、竞争神经网络(Hamming网络,自组织映射网络)等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。 
(4)k-近邻 
k-近邻(kNN,k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本,看这k个样本中多数属于哪一类,就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法,它存放样本,直到需要分类时才进行分类,如果样本集比较复杂,可能会导致很大的计算开销,因此无法应用到实时性很强的场合。 
(5)支持向量机 
支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是Vapnik根据统计学习理论提出的一种新的学习方法[43] ,它的最大特点是根据结构风险最小化准则,以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题,支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面,由此确定该区域中未知样本的类别。 
(6)基于关联规则的分类 
关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。近年来,对于如何将关联规则挖掘用于分类问题,学者们进行了广泛的研究。关联分类方法挖掘形如condset→C的规则,其中condset是项(或属性-值对)的集合,而C是类标号,这种形式的规则称为类关联规则(class association rules,CARS)。关联分类方法一般由两步组成:第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则;第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高质量的规则用于分类。属于关联分类的算法主要包括CBA[44] ,ADT[45] ,CMAR[46] 等。 
(7)集成学习(Ensemble Learning) 
实际应用的复杂性和数据的多样性往往使得单一的分类方法不够有效。因此,学者们对多种分类方法的融合即集成学习进行了广泛的研究。集成学习已成为国际机器学习界的研究热点,并被称为当前机器学习四个主要研究方向之一。 
集成学习是一种机器学习范式,它试图通过连续调用单个的学习算法,获得不同的基学习器,然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题,可以显著的提高学习系统的泛化能力。组合多个基学习器主要采用(加权)投票的方法,常见的算法有装袋[47] (Bagging),提升/推进[48, 49] (Boosting)等。 
有关分类器的集成学习见图2-5。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器,所以有可能减少单个分类器的误差,获得对问题空间模型更加准确的表示,从而提高分类器的分类准确度。 
图2-5:分类器的集成学习 
以上简单介绍了各种主要的分类方法,应该说其都有各自不同的特点及优缺点。对于数据库负载的自动识别,应该选择哪种方法呢?用来比较和评估分类方法的标准[50] 主要有:(1)预测的准确率。模型正确地预测新样本的类标号的能力;(2)计算速度。包括构造模型以及使用模型进行分类的时间;(3)强壮性。模型对噪声数据或空缺值数据正确预测的能力;(4)可伸缩性。对于数据量很大的数据集,有效构造模型的能力;(5)模型描述的简洁性和可解释性。模型描述愈简洁、愈容易理解,则愈受欢迎。 

最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。下面对几种主要的分类方法做个简要介绍:

1)决策树

决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。

(2) KNN(K-Nearest Neighbor)

    KNN法即K最近邻法,最初由Cover和Hart于1968年提出的,是一个理论上比较成熟的方法。该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

    KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。因此,采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。另外,由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。

    该方法的不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种Reverse KNN法,能降低KNN算法的计算复杂度,提高分类的效率。

    该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

 (3) SVM

    SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法,由Vapnik等人于1995年提出,具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。通过学习算法,SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。

    支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d),该超平面可以将训练集中的数据分开,且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大,故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法。待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响,SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。

(4) VSM

    VSM法即向量空间模型(Vector Space Model)法,由Salton等人于60年代末提出。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量:D=D(T1,W1;T2,W2;…;Tn,Wn),然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候,文本的相似度就可以借助特征向量之间的内积来表示。

    在实际应用中,VSM法一般事先依据语料库中的训练样本和分类体系建立类别向量空间。当需要对一篇待分样本进行分类的时候,只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积,然后选取相似度最大的类别作为该待分样本所对应的类别。

    由于VSM法中需要事先计算类别的空间向量,而该空间向量的建立又很大程度的依赖于该类别向量中所包含的特征项。根据研究发现,类别中所包含的非零特征项越多,其包含的每个特征项对于类别的表达能力越弱。因此,VSM法相对其他分类方法而言,更适合于专业文献的分类。

(5) Bayes

    Bayes法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。

    设训练样本集分为M类,记为C={c1,…,ci,…cM},每类的先验概率为P(ci),i=1,2,…,M。当样本集非常大时,可以认为P(ci)=ci类样本数/总样本数。对于一个待分样本X,其归于cj类的类条件概率是P(X/ci),则根据Bayes定理,可得到cj类的后验概率P(ci/X):

    P(ci/x)=P(x/ci)?P(ci)/P(x)(1)

    若P(ci/X)=MaxjP(cj/X),i=1,2,…,M,j=1,2,…,M,则有x∈ci(2)

    式(2)是最大后验概率判决准则,将式(1)代入式(2),则有:

    若P(x/ci)P(ci)=Maxj[P(x/cj)P(cj)],i=1,2,…,M,j=1,2,…,M,则x∈ci

    这就是常用到的Bayes分类判决准则。经过长期的研究,Bayes分类方法在理论上论证得比较充分,在应用上也是非常广泛的。

Bayes方法的薄弱环节在于实际情况下,类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数(或密度函数)常常是不知道的。为了获得它们,就要求样本足够大。另外,Bayes法要求表达文本的主题词相互独立,这样的条件在实际文本中一般很难满足,因此该方法往往在效果上难以达到理论上的最大值。

6)神经网络

神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元,一个值逻辑单元是一个对象,它可以输入一组加权系数的量,对它们进行求和,如果这个和达到或者超过了某个阈值,输出一个量。如有输入值X1, X2, ..., Xn 和它们的权系数:W1, W2, ..., Wn,求和计算出的 Xi*Wi ,产生了激发层 a = (X1 * W1)+(X2 * W2)+...+(Xi * Wi)+...+ (Xn * Wn),其中Xi 是各条记录出现频率或其他参数,Wi是实时特征评估模型中得到的权系数。神经网络是基于经验风险最小化原则的学习算法,有一些固有的缺陷,比如层数和神经元个数难以确定,容易陷入局部极小,还有过学习现象,这些本身的缺陷在SVM算法中可以得到很好的解决。

 

第三篇:结算总结

1、 工程完工后,乙方依据后来变化的施工图做了结算,结算仍然采用清单计价方式,结算价是1200万元,另外还有200万元的洽商变更(此工程未办理竣工图和竣工验收报告,不少材料和作法变更也无签字)。咨询公司在对此工程审计时依据乙方结算报价与合同价格不符,且结算的综合单价和作法与投标也不尽一致,另外施工图与投标时图纸变化很大,已经不符合招标文件规定的条件了。因此决定以定额计价结算的方式进行审计,将结算施工图全部重算,措施费用也重新计算。得出的审定价格大大低于乙方的结算价。而乙方以有清单中标价为由,坚持以清单方式结算,不同意调整综合单价费用和措施费。双方争执不下,谈判陷入僵局。这种分歧应如何判定?

答:此问题的焦点在是否按定额计价结算方式。因此在双方确认按定额价结算时有无签认,如果有无论价格多少都是正确的。如果没有,双方得重新确定结算方式后再办理结算。

2、 清单结算时,材料差价、暂估价调整后、清单子目内容有调整时应如何结算,按合同约定?材料差价、暂估价调整后的价格可以按合同约定执行,但如果是清单项目所包括的内容发生变更,增加或减少应如何处理呢?另外,如果甲方规定变更单项子目价格在某限额之内不予调整,应如何规避风险?同时前述的清单内容变更后的价格是否使用该条款呢?

答:在结算时,材料价差、暂估价调整应该按合同约定。清单项的变更有两部分,第一是工程量的变化,第二是工作内容发生变化。第一种完全按单项子目价格的限额要求调整。第二种要根据合同对设计变更或签证的具体要求。

3、清单计价模式招标项目,在办理竣工结算时,有几个方面的问题该如何处理(合同注明按实际完成的工程量结算,即不考虑是否超过清单误差): ⑴工程量出现了增减,可按投标单价计算分部分项工程费;那么原投标价中的措施费是否也要相应调整?⑵直接费或者包括措施费调整后,原投标中的规费是否也要相应调整?⑶税金是否也随之调整?

答:工程量出现增减后,分部分项按实进行调整,措施项要分析是否是由工程量的变化而引起的变更,如果是按合同约定属于索赔的范围。

不论什么原因发生变化,规费和税金按结算额进行调整。

4、 招标工程结算中新增项目综合单价的组价,材料价格是按施工单位投标时所报材料价格还是按工程施工过程实际材料价格组价。比如原招标基础为带基,后变更为满堂基础,满堂基础须重新组价?

答:按合同对结算项的具体要求,要分析材料价是否包干及清单项内容发生变化是否引起措施项的变化。如果没有要求,应该按实际材料价格组价,如果清单项发生变化也应重新组价,但必须得到建设单位或监理的认可。

5、工程量清单的工程数量有误引起的工程量的增减,在结算时应怎样解决? 答:按合同对结算条款的具体要求执行。如没有要求,要分析此合同类型,是开口合同还是闭口合同,一般情况是双方协商结算办理,补充明细合同条款后再进行结算。

6、现在有一个工程,采用清单计价,合同是可调单价合同,决算造价不含甲供材料为1000万,另外有500万甲供材料,甲方认可给我们10%采保费,现在要退甲供材料,问题是这500万是否记取措施费及规费?另外,那10%采保费50万是否也记取措施费及规费?

答:甲供材料与措施费是两个独立的费用,之间可以没有任何关系。合同签订后如果没有明确的规定措施项是不能变化的,是完成合格工程必须发生的费用。

至于甲供材料在退回时,施工单位只留保管费。当然结算额发生变化,规费和税金应该相应地调整。

7、一建设工程施工合同,根据初步预算的工程总价,劳动保险费应为18万余元,但双方在合同中约定以15万元包干。后因建设方的资金原因使工程停工且长达18个月不能复工。双方在解除合同并对实际完成工程进行结算时,按正常取费标准,只应取8万元的劳动保险费。施工方认为,合同签订为“包干使用”,即工程不论增加或减少,都应以15万元包干,不再调整。而建设方则认为,原合同劳保费在18万元的预算基础上下降到15万元,现实际完工的劳动保险费亦应按同等比例下调,应在劳动保险费8万元的基础上按比例下调?这类情况应如何处理?

在前述情形下,工程实际结算总价款远远小于合同发包时工程总价,临时设施费按实际完成工程量也被下调。但施工方称,临时设施费在施工前期已按工程规模一次性投入,且因建设方原因使临时设施超过了合同约定的建设工期,临时设施已无多少残值可利用,故临时设施费应按原合同预算金额不变。本人认为施工方的说法有一定道理,不知按行业规则,这类情况应如何处理? 答:此问题属于合同解除后已完工程的结算办法,原则按合同中对合同终止结算条款的要求,如果无任何要求,双方协调确定结算办法,但决不能按工程正常运作的结算办法。常规来说按实进行结算,这就不存在临时设施费按比例下调的问题,除此之外还要增加由于合同解除发生的索赔。

8、如果总包方把防水工程大包给别人,且对方有单价明细(是材料费+人工费)并由甲方签字认可。故我方结算时按甲方认可单价装入结算,但是审计方只同意调整主材费用,不同意调整定额含量和人工费用。原则是20xx定额市场价、定额量。请问这种情况应如何结算?

答:第一,结算必须依据合同的约定,是总包方的大包不大包没有关系。合同约定按实,甲方签字是认可的,如果合同有明确约定按定额进行结算,无论甲方是否签字必须找到变更结算依据的证据,如果没有不能认可。

9、机械大开挖的工程,合同既没有约定,甲方也没有特殊要求,施工单位采取了挡土墙及砂袋护坡,是否应计入结算造价?

答:如果此工程是采用招投标,投标方案是否采用挡土墙,如果是就不能单独计取,如果是其它方案,在改变方案时必须征得建设单位及监理的同意,如果有签认手续应该增加,如果没有就不能增加。

10、我在实际工作第一次用清单结算,请教各位大侠综合单价可以因为材料价格或者实际情况的变化改变吗?在合同中没有约束时,能改变多少?比如:土方开挖过程中,运距的增加或者使用的设备的改变,综合单价能变吗?如果能变需要履行什么手续?

材料价格的变化很大,投标时石头的单价为65元,由于工程工期较长,石头出厂价变为110元,可以改变综合单价吗?或者怎么结算才能让双方都比较合适?

答:一般工程量清单计价,是固定单价合同,综合单价中考虑一部分风险,只要工作内容没有改变材料价格是不应调整,能不能调整要根据合同对结算条款的约定,如没有约定,双方协商解决。

11、招标工程的中标价在竣工决算时,工程量变更,能否对投标书部分重新计算,还是只计算变更部分?投标书中的材料价格在竣工决算时能否调整?(签订的是可调价格合同)

答:要根据合同约定,一般只能对变更部分按合同约定的办法进行计算,至于材料价格仍要依据合同约定,如果没有约定只能对变更部分按实结算,投标书部分不应调整。对于特殊情况双方协商解决。

12、工程合同签的是固定总价合同,综合单价是按花岗岩沙浆铺设计算的,洽商为改用进口微晶石粘接剂铺设,结算时施工单位将原工程量也加大了,请问诸位同行,工程量的变化允许么?

答:要依据合同对变更条款的约定,从此问题来看,如果合同没有约定,是两个不同的清单项,在结算时变更后的清单项重新组价由建设方确认,工程量是允许变更的。

13、总价包死的合同,施工单位竣工结算时怎么报结算资料?

答;很简单,如果没有任何变更合同额等于结算额。如何有变更按合同约定是否可以调整,如何可以调整加上变更费用。其次还要根据合同约定增加索赔费用。

14、在现行的法律法规中,对于工程造价结算有没有这样的规定:如果工程一经招投标,在工程结算时,必须按投标价+签证+变更的形式计算,如果双方在结算方式中约定按实际完成工程量决算,能否对招标报价中遗漏的工程量和项目(实际已完成)进行追加。

答:准确的说,法律法规中不会硬性规定,必须用哪种结算方式结算。如果双方结算方式约定为按实际完成工程量结算,可以做为合同的补充条件,具有法律效力,对于招标报价中遗漏的工程量和项目可以进行追加。

15、施工挖孔桩土方工程项目,包工不包料,其中合同规定土方按实计算,遇到塌方时另行计算,现在甲方代表和监理因为对甲方不满,随意签证,造成土方数量、塌方数量增加很多,请问作为甲方该怎么结算?

答:这是甲方内部管理的问题,如果甲方代表和监理都签证认可,应该给施工单位结算。如果甲方发现内部人员失职,应出示充分证据资料或走法律程序。

16、关于甲供材在结算中应该怎么退还,一直有争议,想请教一下? 答:甲供材料应甲乙双方自行商定。一般采用正常结算后,甲供材按结算价扣除。甲供材的采购市场价与结算价的差额由甲方自行解决,在扣除过程中乙方可以计取甲供材料的保管费。

17、我公司最近有一个工程竣工,正在进行最后结算工作,此工程的承包价很低,而且有近三分之一的工程量属于甲供材和甲方分包工程,合同约定工程结算时按01定额及相关取费后下调10%执行,而本工程的洽商核减量很大,(甲方工程师在签证时注明,由于一些洽商是我方提出的,不再计入经济变更内,而核减的确计入)如果按合同约定核减部分也按此规定执行,我们的损失较大,我认为本工程的合同价本来很低,而且有很大一部分是甲供或甲方分包项目,此部分基本是一个固定数,而做为核减,只能是甲方分包及甲供材之外我们的实际工作量,所以我认为核减部分不能按此合同执行,请给以明示。

答:结算应该是从预算中先行扣除甲供材料和甲方指定分包工程,所剩工程款作为合同价款,然后按合同约定计算增加的工程项目(按约定下浮)。

18、我现在做的一个结算工程是采用工程量清单招标的,发包方在招标时提供的工程量与竣工实际工程量有出入时,按当地部门的规定,应该是多列部分不予扣除,按相应清单量的中标价结算;漏项和少列部分应按建设行政主管部门颁发的计价依据及指导价结算。我现在遇到问题是我们中标的预算书中配电箱安装子目报价太低,主要是预算中配电箱报价过低造成,按规定不能调整。

但如果是有些配电箱漏算(甲方发包时的工程量中)我是应按中标预算书中的类似配电箱的子目综合单价报结算,还是按实际的设备价格计入子目,按新的综合单价结算?

答:一般来说施工图纸、经甲方签认的施工方案、现场签证单、技术核定单、工程变更单、有效的竣工资料都可以作为结算的依据;但有的甲方会规定作为结算经济依据的资料必须专门签认装订,为避免结算时扯皮尽量在合同中明确约定。

19、合同中约定结算依据为施工图预算,设计变更及现场签证。该工程在办理结算时施工单位提出隐蔽资料可作为结算依据,行吗?

答:隐蔽工程可以做为设计变更或现场签证的依据,不过还得补充设计变更及现场签证单。

20、今年电缆、电线的价格上涨幅度太大了,我在结算时要求甲方给我们调整价差,但甲方不给我们调整,甲方说这在合同中已约定,包括了风险系数。请问这样的风险也太大了,不知可以要求甲方给我们调整。另外,不知道关于铜的上涨是不是有什么文件规定,上涨在多少到多少范围内不予调整,上涨在多少到多少范围内需在合同中有约定但任可以调整。而且,我用什么方法才能让甲方给我调整差价。

答:按合同约定,如果合同没有约定只能双方协商解决。

21、工程量清单描述与施工图纸不符,且施工中有现场签证,在固定总价情况下,结算价格是否可调整。

答:依据合同中结算条款对变更及签证的约定,如果有明确则按合同执行。如果没有明确规定双方协商确定变更和签证的结算方式后进行结算。

22、工程招标文件和合同规定,结算按当地公报信息价计算主材价格,但在施工中双方签证了主材价格,明显高于当地公报信息价,且监理单位也签字认可,作为审计部门应如何处理?

答:如果合同有约定应首先执行合同约定。另监理单位签字,建设单位是否签认,因为有的合同约定监理职责只负责现场情况,涉及费用的必须甲方签认,如果甲方也签认了,可以认为是补充的结算资料,应予计价。

23、工程招标文件和合同规定,结算按当地公报信息价计算主材价格,但在施工中双方签订了补充协议,结算的主材价格为当地公报信息价加运输费用,且议定二次运输费用,运输费用和二次运输费用明显高于市场价,作为审计部门应如何处理?

答:如果甲方签认了补充协议,审计时发现不合理应再告知甲方,但如果甲方同意,或说明了特殊的原因,应按补充协议给予结算,(政府审计除外)。

一、结算部分

1、某工程(为定额计价)合同约定基础按实结算,结算时发现其基槽开挖宽度大于定额工程量计算规则(即按基础底宽加工作面),建设单位与施工单位发生了分歧,建设单位认为,其超出定额工程量计算规则的,属于施工措施,按合同”超出设计部分不予计量”的规定,只认可按定额工程量计算规则计算的工程量.而施工单位则认为,既然合同约定为”按实结算”,就应按实际开挖的基槽宽度结算。请问:1)、什么叫”按实结算”?怎样理解? 2)、本工程的基槽该怎样结算?

答:1、按实结算是指按规范要求施工,完成某项成活实际消耗的工作量或费用。

2、基槽结算首先要看超挖部分发生的原因,如果超挖部分是业主原因或不可抗力造成的,则需要办理设计变更或进行签证,施工后按实际发生量结算。如果是由于施工方的原因,则可认为其没有按规范要求施工,应按规则结算。

2、有一个工程的结算工作,变更和签证很多,涉及签证的计算现在理解上有分歧,分歧如下:增加某项工作签证费用53000元,但没有注明是否包括了全部费用,因此在计算时是计入直接费内参加计取利润、税金,还是直接计入税前造价,或者直接计入税后造价?另外因为对甲方有个优惠8%,请问签证部分是否还要优惠?

答:1、签证是针对实际发生的费用,一般签证只需另外计取税金,即直接计入税前造价。

2、签证部分是否优惠要看合同约定,如果有约定则按合同执行,如果没有约定,则需要甲乙双方进行协商。一般来说,优惠是针对该项目而言,而签证也包含在单项工程总造价内,所以也需要优惠。

3、有一工程,招标文件中工程量清单的独立基础挖土方的描述如下:“挖基础土方 三类土 基础类型:独立基础 层底面积:1.8m*2.0m挖土深度:2.7m弃土运距:自行考虑 地下水位:-1.2米”,根据图纸明确独立基础的面积是1.8M*2.0M,基础底标高为-2.7米没有错.而在独立基础混凝土的描述“独立基础,垫层材料种类、厚度:100厚C15素砼垫层,1000厚砂石垫层,基边各出50CM,混凝土强度等级:C25”。想请教一下,独立基础已按描述施工完毕,请问独立基础中的”1000厚砂石垫层,基边各出50CM”.在土方工程量结算时是否可算?

答:根据清单计价规范的规定,挖基础土方清单项的工程量是以“垫层面积*挖深”来计算,挖深是从垫层底部开始计算,所以底面积应该计算基边各出50CM的工程量,另外挖深也应计算垫层厚度。

由于以上案例只列出了清单的项目特征,并没有说明甲方提供的土方工程量是否是按“垫层面积*挖深(垫层底部)”计算的,所以不好判断甲方是否漏算。施工方需要验证一下,如果确实漏算需要向甲方提出加上这部分工程量。

4、包干价里遇到新增项目要不要加施工措施费呢,比如新增一道墙,要不要计算脚手架呢?

答:应该看合同约定。正常来说包干价中不包括新增项目,新增项目后,如果因为该项施工引发了额外的施工措施费(一般是指技术措施费),则需要计取。

5、我所在的一净水厂项目,近日遇到一个索赔问题,我方在土方开挖施工组织没有正式提交监理和业主前,经监理及业主同意情况下进行土方大开挖,基坑挖深度为4.5M,上口长98M宽46.5M,在基坑一侧有一已完工投产的沉叠池,在开挖前我方以口头形式要求在靠近沉叠池一侧按设计要求打两排钢板桩,但业主和监理以造价太高为由拒绝,于是我方采取自然放坡的形式开挖,后由于靠近沉叠池一侧土方部分坍塌和不均匀沉降,导致原沉叠池边一排水管破裂,土方在水浸泡下大面积坍塌,事故发生后我方积极采取措施补救,在靠近沉叠池一侧重新打两排钢板桩并做砼护坡,调来四台抽水机连续抽水。事后我方要求索赔,但监理和业主以以下两个理由拒绝签证:

(1)我方的土方施工组织是在事故发生后才正式提交给监理

(2)监理和业主口头拒绝了打两排钢板桩,但没有拒绝打一排钢板桩为由认为是由于我方施工组织不全,施工措施不周导致的事故。

请问监理的理由合理吗?我方能否提出索赔?

答:如果从书面材料来讲,监理和业主的理由是合理的,施工方不能索赔。具

体原因如下:1.施工方要求打两排钢板桩,但业主和监理以造价太高为由拒绝。但是业主没有叫你不采取有效的措施防止事故的发生,从题面上可以看作是业主希望乙方采取造价低的措施,但乙方没有继续提出合理化建议,而采取的自然放坡措施没有保证好施工质量。所以乙方要承担主要责任。2.乙方的土方施工组织是在事故发生后才正式提交给监理,说明业主和监理 没有认同乙方的施工措施计划,不能形成正式协议,所以乙方是在没有和甲方 监理达成共识的情况下进行的施工,后果当然由乙方承担责任。

6、按蓝图实施后才来的设计变更存在返工的问题,问签证应该签的范围是什么?是已经做了的,加拆除部分,要不要把设计变更要求的重新实施部分也作为签证的内容之一呢。比如原蓝图200厚墙,2.9M高。变更下来前已经做了2M高,现在变更要求变为120厚,那我签证的范围应该是已经做了2M高的240厚砖墙的费用、拆除费用。那么请问重新按变更要求实施的120厚墙是按变更直接进入结算还是签证?

答:对于已经施工完成部分因为返工全部浪费,按完成的工程量结合合同条款,计算出人工费、材料费、机械费;另外需要计算拆除费用,完成的部分需要拆除,要计算相应的人工费、机械费(若有),垃圾搬运费; 至于按设计变更重新施工部分(120厚墙),可以不要签证,今后根据设计变更单直接纳入结算。

7、做安装工程造价时,实际布线的管线往往与图纸有出入,图纸所画的管线为看了清楚起见,会避免交叉,所以与实际施工相差很多,我们认为应按实际的管线走向结算。但施工方就是坚持说应该按照图纸结算,并说这个竣工图纸也是这样画的,可我们这竣工图纸是施工方画的,我们工程部也就没有仔细看就签字了,这种情况是按实际发生的结算,还是按竣工图纸结算?

答:这是一个普遍性的问题,按理说水暖按图量算,量会少点,电器会多很多,实际设计只是一种示意性的表达,所以应该按实际的最佳路线计算,比如水暖立管,应该按规范要求的离墙距离来确定,平管的尺寸就是唯一的了,电气工程,要按最短的直线距离来算,最好有隐蔽资料,按资料来计算就没有分歧。

8、某工程采用固定总价合同(清单),合同只约定:若发生设计变更,对设计变更引起的造价增减,其增减额相加与总价相比,在±5%以内的不作调整。若原合同价为100万,设计变更导致造价增加8万,变更价款超出了原合同价的±5%,那么,结算价款应= 100+8=108万,还是应=100+(8-5)=103万? 答:合同中对超过5%的情况未做详细说明,实际上可能造成双方理解歧义。出现歧义后按合同法的精神有可能会向有利于承包人的方法解释,即按全额调整。

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