预应力混凝土连续梁是目前桥梁建设中广泛使用的一种桥梁结构形式,然而该桥型在施工中存在着线形控制难度高、悬臂施工安全隐患大、施工精度要求高等特点,因此做好桥梁施工监控就显得尤为重要。通常桥梁结构初始有限元模型以设计图纸为依据建立,和桥梁实际状态存在差异,这必然导致模型计算结果与实测结果不吻合,从而给施工控制带来不确定影响。所以,开展神经网络模型在预应力混凝土连续梁桥有限元模型修正中的研究具有较强的工程应用研究价值。本文以“琴鹤大桥”为工程背景对主桥挂篮悬臂浇筑法施工进行全过程监控,并将敏感性分析与神经网络算法结合起来对桥梁的有限元模型进行修正。本文主要开展的工作和成果总结如下:1、对桥梁监控的概念、目的、计算分析手段进行了总结,系统性地研究了大跨度预应力混凝土连续梁桥施工监控理论体系。2、利用Midas Civil 2015建立桥梁施工有限元模型,在模型基础上完成了琴鹤大桥成桥累计位移对设计参数的敏感性分析,结果表明成桥累计位移对预应力筋张拉控制应力、结构自重系数、钢材弹性模量、预应力管道壁摩擦系数的敏感性依次递减。3、以敏感性分析确定的四种主要设计参数为模型修正对象,使用Uniform Design300 Crack对修正对象进行均匀设计后提取训练样本,使用MATLAB建立BP神经网络模型和广义回归神经网络模型并利用样本进行训练,训练结果表明广义回归网络模型误差收敛更快、泛化性能更佳。最终利用广义回归神经网络对有限元模型进行修正,修正后的有限元模型在琴鹤大桥施工监控中取得良好的效果。