预测是一门研究范围广泛的综合性学科，被预测的对象往往是一个复杂的社会系统或经济系统，由于研究对象的复杂性，多个模型经常可以对同一个研究对象作出预测，但预测精度都有待提高，组合预测方法已被证明其预测效果优于单个预测模型，但是目前依然缺乏有效的单模型选择以及单模型组合的规则和方法。 本文首先研究了基于预测模型的长期误差表现、近期误差表现和近期误差进步表现三个独立因素分析的综合权组合预测方法，该方法计算简单，数学意义直观，便于在预测实践中积累专家经验和调整修正权值，另外，由于三个因素是独立的，可以建立多时步变权值组合预测，同时为寻求更优的变权值组合预测提供了可能。 其次，文中研究了基于遗传算法的最大误差最小化组合预测方法，运用遗传算法求得加权值，其最大预测误差明显小于灰色模型、ARMA模型、人工神经网络模型和回归模型，可有效避免最大预测误差所造成的错误决策。 针对上述方法，文中建立了上海市用电量、我国钢产量、我国人口、我国人均净用电量等组合预测模型，结果表明，本文所建立的组合预测模型其预测精度优于现有的单模型以及组合模型的预测结果，表明本文所提方法是可行的和有效的。