船舶操纵自动舵一直是船舶运动控制的重要研究课题之一，它与航行安全、能源节约及操作省力密切相关，从事这一领域研究的专家、学者在一直不懈努力的进行研究。在20世纪20年代人们开始了对船舶航行控制的研究，即船舶自动舵的研究，出现了较早的第一代自动舵，即机械式自动舵，随着控制理论与控制技术、电子学等理论的发展与应用，出现了第二代自动舵和第三代自动舵，即PID自动舵和自适应自动舵。随着神经网络、模糊系统等智能技术的发展与应用，对第四代自动舵即智能化自动舵的研究成为必然。 模型是研究船舶操纵运动的基础，因此，讨论了船舶航行的数学模型、模糊模型、神经网络模型。风、流、海浪对船舶航行会产生直接影响，因此对风、流、海浪的干扰进行了建模。 讨论了常规广义预测控制算法，并将其应用于船舶航行控制中，并进行了数字仿真。 提出了基于神经网络模糊模型的船舶航行广义预测控制，它除了具有常规广义预测控制性能外，还能适用于更广泛的船舶对象。 讨论了常规的船舶航行的神经网络预测控制。提出了基于神经网络多步预测输出的船舶航行神经网络预测控制。提出了基于模糊预测模型的船舶航行神经网络预测控制。它们不但具有常规预测控制的性能，而且具有更强的鲁棒性和适应非线性对象的能力。对隶属函数参数采用遗传算法寻优。 最后，提出了船舶航行模糊预测控制。 仿真结果表明，以上提出的控制方案比常规PID有更好的性能，比常规自适应控制方案有更强的鲁棒性；