В работе рассматривается задача применения нейронных сетей в системе управления технологическими процессами в производстве вязкоупругих сред. Приводятся классические методы управления, их недостатки и рассматриваются нейросетевые методы управления. В качестве примера решается задача управления концентрацией продукта на выходе каталитического реактора с помощью двухслойной нейронной сети прямого распространения. Критерием качества оптимального управления выбран алгоритм с предсказанием, когда нейронная сеть предсказывает реакцию объекта управления на определённом интервале времени в будущем. Приведены графики ошибок обучения и тестирования нейросетевой модели каталитического реактора. Приведены графики сравнения целевого и выходного сигналов в системе управления. Сделан вывод о том, что система управления на основе нейронной сети с алгоритмом предсказания можно использовать для управления концентрацией продукта на выходе каталитического реактора.
