预应力混凝土连续刚构桥因其施工技术成熟、造价经济、行车平顺等优势被广泛应用于高速公路建设中,其悬臂施工的特点决定其结构变形在施工中处于不断变化状态,且已建成梁段的线型在后期不可调节,因此标高控制工作必不可少。常规控制方法是根据理论计算的结构变形确定施工预拱度。然而,实际施工存在各种随机因素,造成理论计算的施工变形与实际变形值间存在偏差,降低标高控制准确性。基于上述背景,本文以贺江大桥为例,基于贝叶斯网络理论建立了一套连续刚构桥施工变形误差预测系统,旨在更准确估算实际施工与理论计算的变形值误差,提高标高控制精度。系统建立过程的主要的工作及成果如下:(1)对影响变形误差的参数做敏感性分析,找出对变形误差影响最大的参数。研究表明,众多影响因素中,混凝土容重、弹性模量、预应力张拉力及挂篮弹性变形4种参数的误差对变形误差影响最大,误差分析估算须优先被考虑;(2)研究贝叶斯网络基础理论,构建本文算例“贺江大桥”的施工变形误差预测计算的贝叶斯网络模型的拓扑结构。研究表明,基于贺江大桥4种参数误差与变形误差所构建的贝叶斯网络拓扑结构能准确反映变量间的实际因果关系和条件独立关系;(3)针对本文算例贺江大桥,利用贝叶斯网络强大的学习功能,用过往施工阶段实测数据训练贝叶斯网络模型,并计算悬臂施工阶段变形误差预测值,将其与实测值对比。研究表明,经学习训练后的贝叶斯网络模型有良好的变形误差预测精度,且随着训练数据样本增加而提高,中长悬臂梁段的预测值与实测值偏差小于5mm;(4)针对本文算例贺江大桥,利用贝叶斯网络推理功能,用本梁段变形误差影响因素的实测误差数据更新贝叶斯网络模型,重新计算施工阶段变形误差预测值,并与实测值对比。研究表明,更新后所计算的变形误差预测值比训练后未更新的模型所计算的预测值更加准确,中长悬臂梁段的预测值与实测值偏差小于3mm;(5)基于本文的施工变形误差预测贝叶斯网络模型系统开发了面向对象应用程序。该程序界面操作简单,有效降低操作难度,提高变形误差预测计算效率;