预测的平均相对误差较大可能与以下原因有关。
一、数据质量问题
当用于预测的数据存在误差或不完整时，预测的准确度自然会受到影响。如果数据收集过程中存在偏差，或者数据代表性不足，那么基于这些数据进行的预测就会出现较大的相对误差。
二、模型局限性
预测所使用的模型可能并不适用于当前的情况。不同的预测模型有不同的适用条件和假设，如果模型的选择与实际情况不匹配，或者模型的参数设置不合理，都会导致预测结果出现较大的误差。
三、动态环境变化的挑战
预测涉及的对象往往处于不断变化的环境中。如果环境的变化难以预测，或者模型未能有效地适应这些变化，那么预测的准确度也会受到影响。例如，市场预测中突然出现的政策变化、技术进步等，都可能改变原有的预测趋势。
四、样本数据不足或偏差
用于训练的样本数据不足或者偏差，可能使得模型无法学习到真实有效的规律。在这种情况下，模型的预测能力会下降，从而导致较大的预测误差。
总的来说，预测的平均相对误差较大是多因素共同作用的结果。为了提高预测的准确度，需要关注数据质量、选择合适的预测模型、考虑环境变化的动态性，并尽可能获取更多的样本数据来训练模型。同时，对于复杂的预测任务，还需要结合实际情况进行多方面的分析和综合判断。