摘要：预测管道的腐蚀速率对于预测管道的剩余寿命及剩余强度的变化趋势具有重要意义。神经网络预测方法需要已知腐蚀影响因素的测量数据，而获取这些数据的成本较大，因此，有必要提出一种新的预测方法以降低检测成本。将灰色系统理论、人工神经网络及时间序列分析方法相结合，建立灰色组合模型，通过对腐蚀速率测量数据序列的趋势性、周期性及随机性成分分别建模，从而实现对腐蚀速率的预测。实例表明，灰色组合模型的预测精度高于其它几种预测方法，具有推广价值。

关键词：灰色理论 人工神经网络 时间序列 自回归整合移动平均模型 管道 

单位：中国人民解放军后勤工程学院; 重庆400016