销售预测是企业管理的重要环节，做好销售预测，对企业合理配置资源，科学组织生产，降低成本，增加利润，进一步提高企业的竞争力具有十分重要的意义。随着中国加入WTO和经济全球化的进一步发展，国际间经济交往迅速增加，企业之间的竞争更加激烈，对企业销售预测精度的要求也越来越高。因此，建立一个准确且科学的预测模型已经成为了一个亟待解决的问题。　　组合预测方法，即将多种预测模型以一定权重进行组合的方法。组合预测方法能够综合各个预测模型的优势，更加全面地反映预测对象的信息，大大提高预测结果的精度。本文研究重点是基于组合预测方法的销售预测研究。本文首先提出了选题背景、研究目的、研究意义及国内外研究现状，论证了销售预测在企业中的重要地位以及当前国内外销售预测研究的现状以及存在的问题。其次，在对常用的预测方法进行比较研究的基础上分析了组合预测方法的优势。再次，在研究国内外销售预测模型方法理论的基础上，建立了基于粒子群优化的支持向量机组合预测模型，选取残差改进的GM(1,1)模型，基于主成分分析和粒子群优化的支持向量机回归模型、基于LMS算法的自适应滤波器模型作为组合预测模型中的三种单项预测模型。论文对该组合模型以及其中三种单项预测模型的构建过程进行了详细的论述。最后在MATLAB和SPSS软件的辅助下，对该组合预测模型进行了实证分析，并对预测结果进行了评价。评价结果证明该组合预测模型可以使预测精度大大提高。　　本文提出了基于组合预测方法的企业销售预测模型。本研究对科学的销售预测方法在企业中得到广泛推广和运用，促进企业管理水平的提升具有一定的实际意义。