《神经网络预测控制》主要介绍了作者在神经网络预测控制方面的研究成果，主要包括：MLP神经网络预测控制；局部滚动优化算法及其改进；基于分支定界的区间全局滚动优化算法；神经网络的线性平行区间扩展法；RBF神经网络预测控制；并介绍了神经网络预测控制在一种催化连续搅拌反应釜液位控制及下肢康复机器人位置控制方面的应用。为便于参考，书中附有大部分的MATLAB源程序代码。
《神经网络预测控制》可供理工科院校自动化、控制理论与控制工程、计算机、信息等专业高年级本科生、研究生和教师、科研工作者阅读，也可供控制工程领域的专业技术人员参考。

第1章 绪论
1．1 线性模型预测控制
1．2 非线性模型预测控制
1．3 神经网络预测控制

第2章 MPC与神经网络预测模型
2．1 MPC基本原理
2．2 MPC系统仿真
2．3 神经网络预测模型
2．4 本章小结

第3章 MLP神经网络预测控制
3．1 感知器
3．2 MLP神经网络预测模型
3．3 牛顿-拉夫逊滚动优化算法
3．4 反馈校正
3．5 控制器工作原理
3．6 控制系统仿真
3．7 仿真结果分析
3．8 本章小结

第4章 滚动优化算法
4．1 局部滚动优化算法
4．2 全局滚动优化算法
4．3 线性平行区间扩展法
4．4 本章小结

第5章 RBF神经网络预测控制
5．1 引言
5．2 RBF神经网络预测模型
5．3 L-M滚动优化
5．4 L-M滚动优化改进
5．5 控制系统仿真
5．6 本章小结

第6章 神经网络预测控制应用
6．1 催化连续搅拌反应釜液位控制
6．2 下肢康复机器人位置控制
6．3 本章小结

参考文献