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针对船舶在海上运动的大时滞和动态时变等特点，提出基于一种变结构径向基函数（RBF）神经网络的预测PID控制器．通过建立反映系统动态变化的滑动数据窗口，在线序贯学习窗口内的数据，动态调整隐层节点与隐层至输出层的连接权值，得到结构可自适应变化的RBF网络．将该变结构RBF网络用于预测PID控制器中系统状态的在线多步预测，通过得到的预测模型灵敏度信息在线调整PID控制器参数以控制系统的输出．将该控制器用于船舶航向跟踪控制的仿真实验，结果表明该控制器具有良好的的适应性和鲁棒性．