파라미터 적응형 모델 예측 제어는 시스템의 파라미터가 시간이 지나면서 변화할 때, 해당 파라미터를 실시간으로 추정하여 모델에 반영하는 방법이다. 예를 들어, 시스템의 질량이나 마찰 계수 등이 달라질 경우 이를 감지하고 파라미터를 업데이트함으로써 제어 성능을 유지한다. 이를 위해 주로 시스템 식별 기법이나 필터링 기법을 사용하여 파라미터를 추정한다. 이 방식은 고정된 모델에 의존하지 않기 때문에 변동성 있는 환경에서도 안정적인 제어를 유지할 수 있다.

파라미터 적응형 모델 예측 제어는 특히 기계 시스템에서 많이 사용되며, 외부 요인이나 시스템의 물리적 변화에 유연하게 대응할 수 있는 장점을 갖는다. 다만, 파라미터 추정의 정확성과 속도에 따라 성능이 달라질 수 있어, 이를 적절하게 조정하는 것이 중요하다.