發展歷史 
20世紀70年代後期，一類新型的計算機控制演算法出現在美法等國的工業過程領域，如動態矩陣控制(DMC,Dynamic Matrix Control)、模型演算法控制(MAC,Model Algorithm Control)。1987年，首次有學者闡述了該系列演算法的動因、機理及其在控制工業中的控制效果。自此，預測控制(Predictive Control)開始出現在控制領域中。 
現在我們所說的預測控制，包括工業控制、自適應控制及內模控制等多方面研究成果，統稱為模型預測控制(MPC,Model Predictive Control)，或基於模型的控制(Model-based Control)，其應用範圍也早已超出了過程控制領域，轉而應用到機器人、飛行器、網路系統等更高新的領域內。

特點 
模型預測控制是一種基於模型的閉環優化控制策略。早在1978年，J.Richalet等就提出了預測控制演算法的三要素：內部（預測）模型、參考軌跡、控制演算法。現在一般則更清楚地表述為內部（預測）模型、滾動優化、反饋控制。 
大量的預測控制權威性文獻都無一例外地指出, 預測控制最大的吸引力在於它具有顯式處理約束的能力, 這種能力來自其基於模型對系統未來動態行為的預測, 通過把約束加到未來的輸入、輸出或狀態變數上, 可以把約束顯式表示在一個線上求解的二次規劃或非線性規劃問題中. [2] 
模型預測控制具有控制效果好、魯棒性強等優點，可有效地克服過程的不確定性、非線性和並聯性，並能方便的處理過程被控變數和操縱變數中的各種約束。

組成 
經典MPC的控制流程如圖1所示： 
 
圖中，ysp表示系統的設定輸出，yr表示參考軌跡，u為輸入，y為實際輸出值，ym為模型輸出，yc為預測輸出。