针对混凝土内部钢筋腐蚀程度判别难、精确度低等问题,提出了将改进粒子群算法(PSO)与BP神经网络结合起来,通过对钢筋锈蚀机理及其影响因素的分析,建立了以混凝土内部温度、湿度、pH值、Cl-浓度和腐蚀电位为输入,钢筋腐蚀率为输出的改进PSO-BP监测模型,并将实测输入数据与仿真结果进行了对比。结果表明,改进PSO-BP算法的收敛性与准确性均优于PSO-BP算法和BP算法。