随着社会经济的快速发展和科学技术的不断进步,预测方法正发挥着它不可替代的作用,在预测过程中,它所运用的方案、建立的模型、使用的算法等关键方面也在日益成熟。简单地讲,预测就是由已知的信息推测出未来可能发生或者不可能发生的事情,其本质上是一种对事物的发展和变化趋势的必要认知与理性分析的过程。到目前为止,预测方法的种类已经达到几百种,并且多数方法在实践中都得到了很好的应用。在预测过程中,由于每一种预测模型都是从不同角度去提取有用的信息,最后所采集的数据信息是完全不一样的。在关于预测的研究上,许多学者都为此付出了很多的努力,其中Bates.J.M.和Granger.C.W.J.两位学者的贡献最为突出。1969年,他们在大量研究分析每一个单项预测模型特性的基础上,提出了以某种合适的准则将这些模型合理有效的结合在一起的组合预测模型概念。换句话说,当一个模型的预测误差很大时,我们不能将其舍弃,而是提取这个模型的系统独立信息,并进行分析。通过多方面研究可以发现,现有的传统组合预测模型存在着一些不足,已经无法满足社会需求。由于各单项预测模型是不相同的,它采用的方法是选取适当的加权平均系数,使得这些模型按照设定好的配置方式进行组合,很显然,有时候这样的做法是不符合现实要求的。在整个预测模型中,如何求解加权平均系数是重中之重,论文旨在选取正确的方法进行求解,使得整个预测模型的预测精度得到显著提高。本文首先对课题背景及意义进行调查研究,了解了问题的产生并找到解决方案。其次,详细了解了相关预测技术理论,系统学习并掌握了确定组合预测模型权重的方式方法。随后,阐述了基于误差指标的线性和非线性组合预测模型,选取多个合适的实际案例分别进行仿真实验,进行了对比分析。并引入人工蜂群算法来确定最优组合预测模型的权重,其目的是解决确定权重时工作量大和无法保证所求权重恒大于零的问题。最后,通过引入IOWHA算子,很好地解决了传统最优不变权组合预测模型所存在的问题。以此为基础,阐述了二阶预测有效度和几何距离这两种概念,并尝试与IOWHA算子结合,组成了两种新型模型,并分别对其进行研究与说明,最后,结合实际案例,进行详细分析。在预测的实际运用中,我们所面临的预测对象很有可能是一个极为复杂的系统,所建立的模型具有很强的不确定性,会大大增加预测的风险。通过多个实例分析表明,本文所建立的组合预测模型是一个性能优良的模型,它不仅克服了传统组合预测模型的缺陷,而且提高了预测精度,能够很好的应用于实际。