目前，人类获得信息越来越容易，但当大量的未经处理的信息涌现到人类面前时，也使人类面临“数据灾难”，如何提取有用的信息是一个很大的研究课题，粗糙集理论作为一种新的理论方法应运而生。本文在深入研究了粗糙集理论及其基于粗糙集理论的约简算法，建立了基于粗糙集理论的数据挖掘模型，在此基础上，将粗糙集与神经网络相结合，提出了一种粗糙集神经网络，并将其作为基于神经网络的燃煤发热量预测系统的网络模型，解决了基于神经网络的燃煤发热量预测系统的技术问题，并结合具体电厂的煤质分析数据验证了粗糙集神经网络模型的有效性。本文设计了燃煤发热量预测系统的总体结构和功能结构，具体实现了规则提取模块，网络模型的建立与学习以及推理模块等模块。这些不仅为燃煤发热量预测提供了一种新的方法，而且也拓宽了粗糙集理论的应用领域。