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针对建模误差对预测控制的影响,提出一种基于神经网络预测误差修正的广义预测控制算法.被控对象采用递推最小二乘法(RLS)辨识其线性模型;预测误差由前馈神经网络进行建模,并用Powell快速优化方法训练网络.该方法无需预先离线训练神经网络,即可投入闭环控制,并具有理想的稳定性、跟踪性能和鲁捧性.仿真结果表明该算法能够有效地控制复杂系统.