网络控制系统使用共享网络代替传统控制系统点对点之间的专线，安装和维护方便、成本低、资源共享等优势显现出来，广泛应用于远程医疗、远程教学、航空航天等领域。然而，由于网络的介入，数据在网络中传输，延时和丢包等是不可避免的。延时和丢包会降低网络控制系统的控制性能，严重的会导致系统失稳，并使传统控制理论不再适用于网络控制系统。必须针对网络中的延时、丢包、和数据包错序等特性，建立合适的网络控制系统数学模型及设计新的控制策略。网络延时通常是不确定的或随机的，且数据包丢失和时序错乱也可以归结为一定程度的延时。本文针对一类具有有界不确定时滞的网络控制系统，提出一种基于Markov不确定时延描述和子空间Toeplitz方程的模糊广义预测控制算法。首先，研究了网络不确定时延的数学模型。基于Markov跳变理论，将有界不确定网络时延建模为一个Markov链，通过Markov链描述的概率分布函数来表达网络不确定时延的概率分布状况。然后，研究了不确定时延网络控制系统的建模方法。借鉴T-S模糊建模思想，将网络控制系统建模成前件为不确定时延的子空间输入输出线性模型，通过对时延的合理划分，能够更好的表达不确定时滞网络控制系统的动态特征。最后，研究了不确定时延网络控制系统的稳定性控制问题。提出基于子空间Toeplitz方程的模糊广义预测控制算法，该算法是一种稳定的广义预测控制算法，能够保证局部子空间稳定，继而提高网络控制系统的全局稳定。通过对有界不确定时滞的网络控制系统进行的一系列实验分析，本文所研究的网络预测控制方法被证明是行之有效的。该方法对具有有界不确定时滞的网络控制系统能够获得良好的控制效果，并且便于推广到非线性的网络控制系统。