伴随着经济时代的来临，为了满足人们对高端产品的品质需求，生产工艺的改良变得越来越迫切，然而工业现场的复杂、多变使得实验的任何微小错误，不仅会造成设备上的损坏，更会在时间上造成浪费，面对这些问题，能否模拟大多数的实际工业对象就成为了关键，四容水箱液位控制系统的出现在很大程度上就解决了这个问题，特别是，非线性和耦合特性，使得预测控制在控制非线性系统时，也有对象可以钻研，以实现适当控制，满足客户需求。因此，本文就非线性和耦合的特点如何在预测控制策略上应用，开展了研究工作。　　小波神经网络非线性逼近能力的好坏，往往是模型精确与否的紧要环节，因此本文就小波神经网络的参数先期进行优化，在优化的过程中，提出的线性递减因子策略，能使变异量呈现逐渐减小的趋势，起平衡算法的作用，之后将建立确切的模型与动态矩阵控制策略相结合，对多容水箱的非线性进行研究与控制。面对多容水箱耦合特性，本文利用神经网络解耦技术来应对这个问题，其主要原理是神经网络辨识与前馈解耦理论相结合，对解耦通道、神经网络内部结构、参数作了有关设计，给予了神经网络解耦的具体策略。　　优化过的小波神经网络动态矩阵控制首先对二容水箱进行控制实验，并将结果与PID仿真结果作对比，然后在控制器与四容水箱中间添加神经网络解耦控制器，从而完成对被控对象，即四容水箱系统的解耦控制。从结果上可以得知，其上升时间快、无超调、较短的调节时间以及抗干扰能力较强，说明本文设计的控制策略取得的控制效果较为不错，且在加入固定干扰源之后检测出的稳定性与鲁棒性也比较好，为解决非线性与耦合性的问题提供了一种可行性。