目前大跨度连续梁桥主要采用悬臂浇筑或拼装施工方法,然而,桥梁在施工控制过程中受到许多确定和不确定因素的影响,导致其结构的实际状态偏离理想状态,其中结构参数误差是主要影响因素之一。　　 大跨度连续梁桥施工控制的两大任务是结构的线形控制与应力控制。对于结构参数的误差修正,首先要确定引起桥梁结构偏差的主要参数,然后运用相应的理论和方法来识别这些主要参数,得到其正确估计值。在对陆中湾江桥进行参数敏感性分析的过程中,本文提出了基于BP神经网络的参数敏感性分析方法,并与传统方法的分析结果进行了比较,证明了该方法在连续梁桥施工控制中的适用性,丰富了桥梁施工控制中参数敏感性分析的方法。　　 通过敏感性分析,确定了能显著影响桥梁结构行为的三个参数即主梁容重、张拉控制应力和主梁弹模,进而探索运用神经网络技术对参数进行识别。在分析常规BP神经网络算法在桥梁施工控制应用中存在的缺陷的基础上,探讨了相应的改进方法。利用有限元软件MIDAS进行计算,得到了神经网络训练和测试的样本。借助MATLAB神经网络工具箱建立多参数识别模型,并网络仿真结果与待识别参数的真实值比较,验证了BP神经网络在连续梁桥施工控制中多参数识别的可行性。