在收集国内外相关研究资料并分析其研究成果的基础上,针对传统的施工控制方法无法满足特大跨度斜拉桥控制精度需求的问题,对千米级斜拉桥施工控制体系、参数识别与结构行为预测方法存在的问题进行了系统研究,主要完成了以下几个方面的工作：1.在收集并分析国内外相关研究资料的基础上,对基于几何控制法的桥梁全过程控制方法进行研究,并将该方法应用于千米级斜拉桥的施工控制中。2.对千米级斜拉桥施工全过程引起施工误差的参数进了较全面的敏感性分析,根据分析结果,确定出主要参数及其影响范围,对以后同级别的斜拉桥的理论计算和施工控制具有一定的指导意义。3.针对千米级斜拉桥的施工控制,提出了采用灰色神经网络结合有限元的最优化反演算法,对施工控制过程中涉及到的部分密切相关的结构参数进行了参数估计与参数识别工作。通过对多参数的综合识别,根据参数识别结果对结构计算模型进行修正,来指导后续的施工过程控制。该方法在样本库相对较小的情况下能够得到比传统识别方法精度更高的结果,可避免识别陷入局部最优解的错误。4.采用D-S证据理论结合灰色神经网络的混合方法,对与千米级斜拉桥施工控制相关的各种误差进行预测工作,对预测到的超过施工控制误差允许范围的各项误差提出了误差处理方法,对其中部分误差的产生机理、处理方式及其影响进行了详细的论述,结合实际控制过程中的数据算例,验证了本文理论的正确性和可行性。5.建立了千米级斜拉桥施工控制数据库系统,在全过程施工控制体系的基础上,提出了几何控制法的控制系统数据处理解决方案,以满足几何控制过程中的参数识别和结构状态预测对数据完备性的要求。在识别和预测工作中能够考虑结构各构件在制造安装等过程中的误差来源及其误差累积过程,使控制过程考虑的影响因素更加全面。6.针对斜拉桥大节段梁段的施工控制,提出了基于最优化方法的误差控制方式,针对梁段在制造、安装过程中产生的各种误差,建立结构最优化问题的数学模型,利用多目标、多约束条件的优化算法,对结构后续不同的施工阶段进行逐步控制和修正,达到降低最终成桥状态误差水平的目的。