本文研究了传统预测的方法和局限性，以及模糊神经网络的优良性能。在传统预测理论中添加了一种新型模糊Modular神经网络模型，形成了基于模糊神经网络的预测方法。它综合考虑了结构各种模糊因素的影响，克服了传统预测方法的缺点，具有基于对象的物理特性，而非其数学模型的优点。接着对某一建筑结构的地震响应进行了预测。这样的在线实时预测地震下结构各层响应，可为建筑结构的主动控制提供较为准确的优化性能指标，因此可为实现在线实时控制结构响应提供优良的保证。 在研究过程中，首先建立模糊神经网络的模型，确定网络的参数，然后将用Wilson-θ法计算出的各层前2秒的响应值作为样本输入到网络中训练和学习，最后对2秒后的响应进行预测。预测结果显示，本文所用的模糊Modular神经网络具有良好的预测功能，预测的精度高，花费时间少。文中还讨论了在网络参数不同时预测精度和花费时间的变化。基于本文提出的模糊神经网络预测控制系统的初步应用，本文对单自由度的结构进行了预测控制。结果表明，该模糊神经预测控制系统具有良好的性能和特点，控制效果令人满意。