成分数据是一类具有复杂性质的数据,它反映的是数据的相对信息,而非绝对信息.定和限制使得成分数据的统计分析有别于其他一般数据,因为一般数据的统计分析的前提假设会是正态分布,而成分数据的定和限制不可能使其满足一般的前提假设,所以需要对其先做变换然后在进行分析.成分数据的研究起源于地质学中研究矿物质的各个成分的比例,现在在管理学、经济学中也有很多关于成分数据的研究,特别是成分数据的预测研究在管理学与经济学中有很重要的地位.组合预测是近年来在预测中应用比较广的一种方法,它能够充分利用单预测模型的信息,提高了预测精度,增强预测的稳定性,且具有较高的适应能力.由于这些优点,组合预测在被提出之后就引起国内外学者的广泛关注.本文首次把组合预测方法应用到成分数据的预测分析中.基于成分数据的一些基本性质,利用成分数据的变换对成分数据做了回归预测,指数平滑预测,然后再运用组合预测得到好的预测结果.论文由四章组成.第一章,主要介绍了成分数据的研究背景,研究意义及国内外的研究现状,及其已有的成分数据空间中的群结构与几何结构.第二章,主要介绍了成分数据的变换,其中包括非对称logratio变换、对称logratio变换、等距logratio变化和球坐标变换.第三章,主要介绍本文运用到的关于组合预测的相关理论及一些预测标准,结合成分数据的距离定义,给出成分数据组合预测求权重的优化模型.第四章,主要做了两个例子,分别是北京市和中国三次产业的预测分析,首先对其做变换,然后对变换后的数据做预测,最后在经过逆变换把预测数据返回到成分数据作为拟合值.对两种不同的预测方法做组合得到优于单预测模型的预测结果.