阶梯式广义预测控制（Stair-like generalized predictive control ）多个固定模型可以提高系统的暂态性能，常规自适应模型可以保证系统的稳定性，可重新赋初值的自适应模型可以进一步提高系统的暂态性能，同时采用传统的参数模型(如CARIMA模型)，参数的数目较少，对于过程参数慢时变的系统，易于在线估计参数的。广义预测控制(UPC)算法是由Clark等于1987年提出的一种预测控制算法。由于将滚动优化策略与自适应方法相结合，采用参数模型，因此系统设计灵活，并呈现出优良的控制性能和鲁棒性，可以应用于不确定、时变、时滞等复杂工业过程。