神经网络控制模型在实际应用中的局限性主要包括以下几点：
数据需求量大：神经网络模型需要大量的数据进行训练，尤其是在复杂的控制系统中，需要更多的数据来确保模型的准确性和稳定性。这对于一些实际应用来说可能是一个挑战，因为并非所有系统都能够提供足够的数据来训练模型。
解释性差：神经网络模型通常被认为是一个"黑盒"模型，即模型对于输入和输出之间的关系并没有清晰的解释。在一些对模型解释性要求较高的控制系统中，这种特性可能会成为局限。
实时性要求高：在一些实时性要求较高的控制系统中，神经网络模型的计算复杂度可能会成为一个问题，因为神经网络模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推断。
对初始条件敏感：神经网络模型对初始条件比较敏感，这意味着模型的稳定性可能会受到初始条件的影响，这在一些控制系统中可能会带来一定的风险。
针对这些局限性，可以考虑以下方法来解决问题：
综上所述，神经网络控制模型在实际应用中存在一些局限性，但可以通过一些方法来解决这些问题，从而更好地应用于实际控制系统中。