一种基于海洋用钢成分腐蚀量的预测方法，它包括以下步骤：1、数据的初始化，将一种成分在某时间长度下的腐蚀量和对应的时间成分定义为一组数据，在获取目标环境下钢铁材料腐蚀的数据后，将所有数据整理为构建神经网络，并将其输入到matlab软件；2、神经网络结构优化，利用蚁群算法对神经网络隐含层层数、各层节点数进行优化，将最优的隐含层结构作为神经网络结构；3、神经网络权值和阈值的初值优化，利用人工鱼群算法优化权值阈值的初值；4、神经网络预测及误差分析。本发明能够较为快速精确的预测钢铁材料在海洋环境中腐蚀快慢，对耐候钢的研究开发具有指导作用，并对腐蚀行为机理的研究有所帮助。
