摘要：粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，相比传统的方法，粗糙集方法可以更科学、更准确的得到结果。该理论主要思想是利用已知的知识库，将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来（近似）刻画，在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则。针对我国铁路货运量的特点，基于粗糙集理论，首先通过对影响铁路货运量的关键因素进行全面的分析后选取主要的预测指标，从而建立起铁路货运预测知识库，然后利用等距离法、属性约简对原始数据分别进行数据离散化并且提取出关键指标，对我国铁路铁路货运量进行有效的预测，进一步计算出了各个关键指标的重要程度。以我国铁路货运为例，利用粗糙集模型进行预测，并给出了我国铁路货运量预测比较准确的规则以期制定有效铁路运输规划化方案和提高铁路货运量，这为我国铁路相关部门采取相应措施提供了重要依据。实例证明，利用粗糙集理论进行预测，直接从数据本身出发，有效避免了主观因素的影响，提高了预测的可靠性和有效性。

关键词：粗糙集；等距离法；铁路货运量；预测
   一、引言

粗糙集理论是一种有效的处理各种不精确、不确定、不完备信息的数学分析工具。该理论主要思想是利用已知的知识库，将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来（近似）刻画。即当对象信息不确定、不精确时，通过对数据进行近似分类，推理数据间的关系，从而找出隐含知识，揭示潜在规律，进而完成对事物的判断、预测和决策。与其他软计算工具相比，其主要特点在于无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息，直接从给定的信息出发，通过可分辨关系和不可分辨关系确定问题的近似域，从而找到隐含在数据中的内在规律，因此运用粗糙集理论对问题的不确定性进行分析是比较客观实用的。
   二、粗糙集理论基本知识

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具。其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则。