本文概述了智能预测控制的研究现状,并在此基础上针对非线性三容水箱系统的控制问题,研究了将神经网络非线性预测控制与单神经元控制和模糊控制相结合的控制策略,并进行了实验研究。首先,针对非线性三容水箱液位系统,提出了一种基于神经网络非线性预测的单神经元控制方法。本系统包括两部分:神经网络预测模型,用来对非线性系统进行预测;单神经元控制器,用来根据当前误差、误差变化以及误差变化的速率和预测误差进行优化运算,产生控制输出。仿真结果表明,该方法具有较快的响应速度,较小的超调量,以及对时滞的较强适应性,在实时控制中具有极其广阔的应用前景。其次,针对非线性三容水箱液位系统,提出了一种基于神经网络非线性预测的模糊控制方法。本系统包括两部分:神经网络预测模型,用来实现对非线性系统的预测;加权的多模糊控制器,用来根据目标值与预测值的预测偏差进行模糊运算,产生控制输出。仿真结果表明,该方法具有较强的跟踪性能和抗干扰能力及良好的动静态性能指标。最后,针对实际的三容水箱液位系统,对基于神经网络非线性预测的模糊控制方法进行实验研究。主要工作为:建立了控制系统的硬件结构,设计了MCGS控制系统的监控界面,编写了该控制系统的脚本程序,最后进行了实验验证。实验结果表明,采用基于神经网络非线性预测的模糊控制方式,无论从响应速度,调整时间还是负载扰动响应都比单纯的模糊控制和PID控制方式有了很大提高,从而验证了该方法对实际的三容水箱液位控制的有效性。