随着工业控制要求的提高及控制理论与计算机技术的发展，产生了控制效果好、鲁棒性强，适用于控制不易建立精确数学模型且比较复杂的工业过程的预测控制算法，并已在石油、化工、冶金、机械等工业部门的控制系统中得到了成功的应用，是一类很有发展前途的新型计算机控制算法。 本文首先讨论了广义预测控制算法的基本结构和原理，深入分析了广义预测控制算法的预测模型、反馈校正与滚动优化，并仿真研究证实了广义预测控制算法是一种先进的控制算法，同时指出了这种常规预测控制算法面临的困难及存在的问题。在此基础上本文研究了将神经网络技术应用于预测控制的新方法，其实质是利用神经网络来求取广义预测控制的最优控制律。神经网络选用了具有良好逼近性能的BP结构。该算法对广义预测控制算法进行了简化，使其可以应用于快速系统的控制。最后，选用倒立摆系统作为研究的对象，将新算法应用于倒立摆的控制，取得了较好的控制效果。