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针对参数可变的非线性模型,提出了一种基于差分算法的预测控制。利用神经网络依据系统的输入输出数据建立预测模型,并利用差分算法对其进行滚动优化,从而提高控制系统的性能。最后,分别运用遗传算法和差分算法实现滚动优化进行预测控制仿真,并对两种方法的仿真结果进行比较。仿真结果表明,采用差分进化算法进行滚动优化的预测控制总体效果相对较好。