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为提高粮食产量的预测精度，提出一种基于粗糙集和BP神经网络的粮食产量预测方法。该方法以吉林省粮食总产量的历史数据作为研究对象，利用粗糙集理论的属性约简特性，识别与粮食产量相关性较大的影响因素，剔除非主要影响因素，利用约简后数据建立RSBP神经网络预测模型。结果表明，粗糙集理论能有效减少数据的维数及噪声，减少神经网络的计算量，结合两种方法能有效提高预测速度和精度。