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针对常规PID控制在非线性、大惯性系统中存在滞后、精度低等弱点，构建了神经网络与预测算法相结合的控制系统．采用预控算法，充分利用预测控制的滚动优化和反馈校正的特性，采用神经网络建立系统的动态模型作为预测控制器的预测模型，实现了对大滞后系统的自适应控制，具有实时控制和预测性能，有效地提高了控制精度和可靠性，增强了稳定性．现场运行结果表明，在空气净化器系统中使用该方法效果良好，易于推广．