【摘要】制造业PMI指数是反映国家经济形势的重要指标之一。文章将工程中的时频分析方法——EEMD与机器学习中的BP神经网络方法相结合,对制造业PMI指数进行预测。结果表明:组合模型的MAPE值比单一BP神经网络优23%,比ARIMA模型优33%;组合模型的RMSPE值比单一BP神经网络优22%,比ARIMA模型优31%。进一步采用训练好的组合模型对未来六个月的制造业PMI指数进行了预测,结果显示未来该指数将持续缓慢走高。