Nghiên cứu sử dụng mạng nơ-ron để xây dựng mô hình thực vật tưởng tượng, từ đó áp dụng điều khiển mờ dự đoán nhằm tính toán đầu ra điều khiển phù hợp. Mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu từ điều khiển PID và kiểm chứng qua thực nghiệm với hệ thống servo khí nén nằm ngang. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất đạt độ chính xác cao trong điều khiển vị trí, kể cả khi có tải. So sánh với điều khiển PID truyền thống, phương pháp mới cho kết quả tương đương hoặc vượt trội. Bài báo cũng trình bày chi tiết cấu trúc mạng nơ-ron, quá trình học và cập nhật trọng số. Phương pháp này hứa hẹn mở rộng ứng dụng trong các hệ thống điều khiển thông minh.