本发明涉及水面/水下无人航行器控制技术领域，具体地说是一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法。包括以下步骤：通过水动力理论计算建立水面/水下无人航行器的运动模型，或通过静水状态实航数据采集处理后，采用神经网络算法建立运动模型；通过该模型建立仿真系统，基于模型预测控制算法控制参数仿真，对水平方向进行控制；在实际航行过程中，初始使用仿真控制参数进行控制，基于神经网络算法模型辨识对动态输入数据进行在线模型辨识，以修正模型参数；基于神经网络辨识器补偿辨识器获取建模误差并产生反馈补偿控制量，对控制参数进行优化后代入神经网络算法中，使得控制效果渐佳，通过迭代学习，控制误差逐渐缩小，并达到最佳状态。