定性与定量研究的结合是科学预测的重要发展方向。在实际预测工作中，应将定性预测和定量预测有机结合，即在对系统进行全面分析的基础上，依据定量预测得出的具体目标，对系统未来发展趋势做出判断。

回归分析法

回归分析法是基于历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程，确定模型参数，进而进行预测。回归分析可以分为一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归。这一方法的技术相对成熟，预测过程简单。但其缺点在于模型误差较大，外推特性较差。

适用范围

回归分析法通常适用于中期预测。然而，这种方法需要大量的样本数据，并且样本需具备良好的分布规律。如果预测时间跨度超过了已有数据的时间长度，预测结果的精度将难以保证。此外，有时可能会出现量化结果与定性分析结果不一致的情况，且难以找到合适的回归方程类型。

时间序列分析法

时间序列分析法是将预测对象的历史数据按照一定的时间间隔排列，形成一个随时间变化的统计序列，建立相应的数据随时间变化的变化模型，并将其外推至未来进行预测。这种方法的有效前提是过去的发展趋势会延续到未来，因此适合短期预测，而不适合中长期预测。如果影响预测对象变化的各种因素保持不变，时间序列分析法可以提供较好的预测结果；反之，预测结果可能会受到影响。

灰色预测法

灰色预测法将所有随机变量视为在一定范围内变化的灰色变量，而非从统计规律出发进行大样本分析研究。它利用数据处理方法（数据生成与还原），将杂乱无章的原始数据整理成具有一定规律性的生成数据，进行研究。灰色系统理论建立的是生成数据模型，而不是原始数据模型。这种方法的关键在于背景值的构造和预测公式中初始值的选择。

适用范围

灰色预测法适用于预测模型为指数函数的情况，即如果待测量的发展符合指数规律，则可以期望获得较高的预测精度。影响模型预测精度和适应性的关键因素是背景值的构造以及预测公式中初始值的选择。

BP神经网络法

BP神经网络法是一种利用人工神经网络的学习能力，通过大量样本对神经网络进行训练，调整其连接权重和偏置值，从而实现对未来预测的方法。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力，这为解决许多复杂问题提供了新思路和新方法。神经网络可以从数据样本中自动学习以往的经验，无需繁琐的查询和表述过程，自动逼近描述样本数据规律的函数。

优点

BP神经网络可以在不同程度和层次上模拟人脑神经系统的结构和信息处理功能，对大量非结构化和非精确规律具有极强的自适应能力，具备信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算等特点。它在一定程度上克服了由于随机性和非定量因素而难以用数学公式严密表达的难题。

缺陷

BP神经网络的结构确定较为困难，需要足够的历史数据，样本选择也较困难，算法复杂，容易陷入局部最小点。

支持向量机法

支持向量机是一种基于统计学习的机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，实现经验风险和置信范围的最小化，从而在统计样本较少的情况下也能获得良好的统计规律。支持向量机是统计学习理论的核心和重点，可以提高学习机的泛化能力，既能在有限的训练样本下得到较小的误差，又能保证对独立的测试集保持较小的误差。支持向量机算法是一个凸优化问题，因此局部最优解一定是全局最优解，克服了神经网络收敛速度慢和局部最小点的问题。

核函数的选择

核函数的选择在支持向量机方法中较为困难，目前还没有明确的理论指导。

组合预测法

在实际预测工作中，单一预测方法只能利用部分有用信息，而忽略了其他有用信息。为了充分发挥各种预测模型的优势，对于同一预测问题，通常可以采用多种预测方法进行预测。不同的预测方法往往能提供不同的有用信息，组合预测将不同预测模型按一定方式进行综合。根据组合定理，各种预测方法通过组合可以尽可能利用全部信息，提高预测精度，改善预测功能。

优化组合预测

优化组合预测有两种概念：一种是指将几种预测方法所得的结果进行加权平均，关键在于确定各个单项预测方法的加权系数；另一种是在几种预测方法中进行比较，选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测。组合预测在单一预测模型无法完全正确描述预测量变化规律时发挥作用。

以上内容来自网上博客，仅供学习与分享。