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为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题，提出了一种基于改进的Elman动态回归神经网络预测控制算法．首先，在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制，利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点，提高了系统的辨识速度；然后，结合广义预测控制（GPC）的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制．仿真结果表明：将本算法应用于非线性系统预测控制，对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力。