提出了一种递归模糊神经网络(RFNN),通过加入向量调节层,提高了网络对输入信息的处理能力。基于所设计的递归模糊神经网络,建立非线性系统的离散数学多步模糊预测模型,根据这一模型对系统的输出进行预测,然后利用预测控制算法得到相应的预测控制规律。仿真结果表明该方法具有较高的控制精度以及一定的抗干扰能力。