建立符合经济预测实际的组合预测模型至关重要。自Bates and Granger(1969)于上世纪60年代末提出组合预测方法以来,组合预测便成为经济学、管理学的研究热点之一。然而,传统的组合预测模型通常仅仅依据某些特定的准则建立,却忽略了经济预测的自身特点以及经济预测的实际需要:大部分组合预测模型也只将单一准则作为优化目标,没能将不同准则结合起来综合考虑。此外,各单项预测方法的预测效果常表现出“时好时坏”的特点。因此,如何依据经济预测的特点,建立有针对性的、符合经济预测实际的组合预测模型,具有较为重要的理论和现实意义。在经济预测中,常常需要在提高预测精度的同时,对最大预测误差进行合理控制,因此,本文在现有成果的基础上,首先通过将误差平方和、最大误差绝对值两种误差指标综合考虑,建立了一种改进的基于混合指标的变权组合预测模型,并研究了这一模型的基本性质和求解方法。其次,本文利用上述改进的变权组合预测模型,根据中国1978—2017年能源消费总量数据,对中国能源消费总量进行了组合预测,实证结果表明:(1)这一组合预测模型能够有效减小预测误差,降低和分散单一预测方法的预测风险;(2)组合预测模型同样具有较高的样本外预测精度。综上,本文从实证的角度,验证了基于混合指标的组合预测模型对中国能源消费总量预测的有效性。