【摘要】为了更好地捕捉变量间线性与非线性复合特征,以及预警达到稳定收敛,文章构建了组合模型。该模型的预测值既考虑了自变量的滞后项和随机干扰项的线性时序成分,也考虑了非线性时序成分。同时该模型吸收了人工智能研究成果,具备较强的数据处理能力和学习能力,能够挖掘变量间复杂的非线性关系,避免了单一线性模型对滞后性和随机干扰项硬性的线性约束,然后结合存储系统和二元神经网络,采用加权法迅速找到局部收敛点,确定预警等级。实证研究表明,组合模型具有训练速度快和预测精度高的特点,有较强的适用性。