管理的核心是决策,科学的预测是正确决策的保证。经济预测广泛地应用于社会经济各领域中,在规划未来发展战略或进行工程项目投资时更需要准确把握未来经济发展形势,为决策者指明方向。在港口项目中准确预测港口吞吐量未来发展水平,是确定港口建设规模的关键。本文在阐述了经济预测基本概念基础上,给出三个独立的经济预测模型和一个组合预测模型。文中分析了神经网络、遗传算法、灰色理论及线性回归的基本概念、运算过程(建模方法)、检验指标等。提出了神经网络的改进方法,并将遗传算法与神经网络相结合以提高模型的性能。针对灰色模型在建模过程中的缺陷,对GM(1,1)模型进行了改进,提高模型拟合精度。对最常用的线性回归模型,给出建模过程,重点研究了模型检验及相关的修正方法。上述三个模型是从不同角度对相关经济变量进行预测的,从信息的完整性考虑都具有片面性,因此本文还给出组合预测模型。文中详细介绍了优化组合存在判定和非负约束筛选,并给出不变权重组合预测模型的二次规划算法。本文以天津港为实例,从不同角度分别研究其货物吞吐量的发展,各单个模型拟合精度以基于遗传算法的BP神经网络模型最佳,多元线性回归模型次之,灰色模型精度最低。但三者的组合预测模型精度高于所有单个模型,这也就说明,由于组合预测模型是从多角度、全方位考虑各种影响因素,使理论值的确定更加贴合实际,即使精度较低的模型对组合预测模型整体的精度也是有提高的。