水稻作为我国主要的农作物之一,水稻病虫害的发生直接影响国家粮食的安全,因此及时、准确提供病虫害预测预报防治信息成为了水稻种植生产过程中的主要任务。病虫害预测预报作为一门综合性的学科,集合了农学、气象学、数学等许多学科。本文构建了一个智能综合化的预测预报系统,该系统的设计集病虫害数据预处理、属性约简、预测模型、病虫害预测和诊断于一体。本文针对病虫害数据的不精确、不完整的特点,提出了基于RS理论的数据预处理方案,针对数据的遗漏缺失,使用基于不完备信息系统下的属性约简算法,对于属性值由1个扩展到多个集合的集值信息系统,则使用基于集值信息系统的属性约简算法。同时,为提高属性约简的效率,本文从单个条件属性所含信息量作为衡量属性重要性的标准提出基于单属性信息量的约简算法,从改进存储空间的角度提出基于链表的改进算法以及提出基于属性重要度改进算法。本研究将经过预处理后的数据用于病虫害的预测模型中。论文引入了4种预测模型,包括发育精度预测模型、多元线性回归模型,基于RS理论模型等。针对病症无法辨认的水稻病害的情况,采用了模糊推理模型进行病害诊断。建立的最终系统借助WebGIS平台对病虫害的发生期、发生量进行了预测,可将结果转化为清晰、简明的电子地图和报表形式呈现给用户。