【摘 要】
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本文主要分两部分： 第一部分首先给出了变权组合预测问题预测误差平方和Jc的一般表达式，得到变权组合预测优化模型： minJc=WcTEWc.s.tRTWc=RN,Wc≥0. 然后在方差倒数加
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本文主要分两部分：
第一部分首先给出了变权组合预测问题预测误差平方和Jc的一般表达式，得到变权组合预测优化模型：
minJc=WcTEWc.s.tRTWc=RN,Wc≥0.
然后在方差倒数加权法的思路基础上，提出了误差倒数变权组合预测方法，该方法是将第i种单项预测方法在第t时刻的加权系数取为：
wit=1/|eit|dt=1/|eit|/dt=/1|eit|/n∑i=11/|eit|,i=1,2,…,n,t=1,2,…N.式中dt=n∑i=11/|eit|.并得到相应的预测误差平方和：Jc=N∑t=1(mt/dt)2.
最后，通过实例分析说明了该方法的可行性，实例显示误差倒数变权组合预测方法优于最优组合预测方法.
第二部分是对文献中给出的判定最优加权系数为非负的一个充分条件进行改进，即利用M-矩阵理论，在同一假设下，得出了更为精确的结果：
设预测误差信息矩阵E(n)∈Zn，n，则最优加权系数均为正.
同时用M-矩阵理论还给出了该主要结果非常简单的证明；然后给出了当E(n)∈Zn，n时，最优组合预测方法的预测误差平方法的简单估计式：式中Emax=max1≤i≤n{Eii}.
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