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大学生的就业信心指数的变化趋势，可作为高校制定学生工作计划、应对当前就业形势压力的参考依据，信心指数预测结果的准确性直接关系到政策制定与实施的效果。在分析自回归、神经网络及灰色系统等单预测模型的优点与不足基础上，提出综合利用各单模型预测信息的组合预测思路，构建基于遗传算法和信息熵求解单模型权重的组合预测模型。预测结果显示．组合预测模型在拟合期的表现与神经网络模型接近，优于其它两种模型；在预测期远超过其它模型的预测效果。组合预测模型的拟合性能和泛化性能优越，预测信息可作为高校制定相关政策时的重要参考依据。