基于网络控制系统、网络数掘流控制已成为控制理论与应用、计算机理论与应用等诸多领域研究热点。本文结合随机控制、最优化理论、博奕论、小波分析、多尺度理论和智能控制技术等，对基于网络控制系统、网络数据流控制和分析进行了探索，为进一步开展基于网络控制系统和网络数据流研究打下了基础。 首先，对TEE和TET两种工作模式的基于网络控制系统进行建模，得到了基于网络控制系统能够运行的随机稳定条件。利用LMI方法，得到了TET模式的基于网络控制系统实现γ次优H∞稳定控制的充分条件。 对动态带宽约束的单点业务数据流控制问题，通过构造网络链路动态单价生成函数，运用博奕论和最优化理论，从不完全信息非合作博奕角度设计了适合动态带宽约束的单点业务数据流控制机制。 针对单率多点广播数掘流传送特点和要求，通过引进补偿模糊算子，设计了一类在线无监督学习实时预报补偿模糊神经网络OnSLRPCFNN，提出了对单率多点广播数据流网络中潜在瓶颈链路智能预报策略。该方案可以有效地降低数据流拥塞，对于提高单率多点广播的数据流之间同步性能和网络扩展性能具有重要意义。 针对单点与多率多点广播混合数据流在网络传输中存在带宽资源不公平分配问题，提出了“ReasonableConsume”的链路带宽共享策略，设计了基于反馈机理的单点和多率多点混合业务数据流的分散优化速率控制方案。 准确获取网络中间节点队列缓存信息对于实现对单点、单率多点、多率多点广播业务数据流有效控制是非常重要的。基于MAR过程理论和基于小波多尺度理论，结合OnSLPRCFNN预报能力，提出了一种基于Haar小波的队列动态多尺度融合自适应预测策略。该策略可以提前预报队列资源的空间大小，从而对于降低网络拥塞，提高网络整体效能具有一定意义。 最后，对本论文所进行的工作和取得的成果加以总结，并指出了需要进一步研究的工作。