苏通长江大桥主桥是跨径为1088m双塔双索面钢箱梁斜拉桥，是目前世界上在建的跨度最大的斜拉桥。该论文以苏通长江大桥主桥为工程背景，研究其施工过程中误差的来源及产生的原因。
由于目前对大跨度钢箱梁斜拉桥参数对整个施工过程和成桥状态的影响研究较少，所以该论文对大跨度斜拉桥施工过程中的误差特性和来源进行研究，并采用敏感度分析方法，就主梁自重、拉索刚度等结构参数对结构在施工过程和成桥状态的影响进行分析，找出了对结构状态影响较大的主要参数。
针对能显著影响桥梁结构的计算参数，探索了运用神经网络技术进行参数识别的方法。论文探讨了神经网络方法在斜拉桥施工控制中应用的可能性。
并利用非线性有限元软件NLABS对苏通大桥进行计算，得到了神经网络训练和测试的样本。建立了以BP神经网络为基础的斜拉桥施工控制参数识别模型，采用MATLAB程序设计语言编制了参数识别程序。最后，将识别结果与待识别参数的真实值比较，验证了BP神经网络在斜拉桥施工控制中应用的可行性。
