摘要：对预测管道腐蚀速率的2种主要方法——灰色预测方法和神经网络方法的优缺点进行分析，在此基础上，提出一种基于双改进的复合灰色神经网络预测方法。该算法总体思路为：首先计算灰色预测样本和真实值之间的残差，其次将残差作为神经网络的输入样本进行训练，然后利用马尔柯夫过程对预测残差进行修正，得到1组最终修正残差，最后根据灰色预测值和最终修正残差确定下一时刻数据的预测值。通过实例应用，并与相关文献结果进行比较，结果表明，基于双改进的灰色神经网络组合预测模型预测精度更高。

关键词：灰色预测 bp神经网络 组合模型 油气管道 腐蚀速率 

单位：重庆交通大学机电与汽车工程学院 重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室