【摘要】为了消除经济景气指数系统中指标冗余及非线性预测困难等问题,文章利用粗糙集约简原理及支持向量机非线性预测特性,提出一种粗糙集与最小二乘支持向量机混合预测模型RS-LSSVM。模型运用粗糙集约简样本数据空间的维数,加快LSSVM的训练速度和模型的精度,又能弥补粗糙集方法在实际应用过程中噪声敏感问题。最后通过我国工业企业景气指数实证分析及与BP神经网络预测相比较,验证了该预测模型的有效性。