针对管道腐蚀预测分析因素复杂且具有较大随机性与模糊性的问题,建立了一种基于集成学习与机器学习算法的PSO-MGM管道腐蚀预测模型。在管道腐蚀检查数据的基础上,以MGM(1,1)为预测模型,采用PSO算法选出最优白化因子,实现了管道腐蚀速率预测。仿真结果表明,所提模型预测值与实际值拟合效果良好,可较为理想地反映管道腐蚀发育情况,相较于标准GM(1,1)预测模型和MGM(1,1)预测模型,其平均相对误差更小,满足预测精度需求,并可具体预测某一管道腐蚀发育情况,具有一定的实际应用价值。