船舶油舱腐蚀损伤极易导致船舶发生油气泄露,污染海洋环境,甚至会导致船舶强度降低,发生安全性事故。所以,应用相关算法理论,对油舱腐蚀区域进行有效的预测,不仅可以对油舱腐蚀区域做出合理的防腐措施,还可以确保船舶的安全运行、降低船舶的运营成本。本文首先对数据源进行规范整理,结合数据自身情况,构建了油舱腐蚀数据库,在数据库的基础上对数据进行大量的收集。在查阅腐蚀预测领域理论方法的基础上,结合油舱腐蚀的实际情况,选择了集成学习算法对腐蚀预测问题进行研究。为了提高预测精度,提出了一种新的改进型随机森林算法,即GSA-SVR优化相关参数的随机森林算法。针对腐蚀深度预测,该方法首先优选特征向量,对腐蚀深度数据进行降维,减少对预测结果的影响;然后利用GSA算法结合网格寻优方法寻找最优的核函数g和惩罚系数C,令SVR达到搜索最优,形成了一套基于改进随机森林算法的腐蚀深度预测模型,通过模型评价指标验证预测结果,最后和传统的BPNN算法和SVR算法进行精度对比。针对腐蚀速率预测,分别使用三种集成学习方法（改进随机森林算法、GDBT算法和XGBoost算法）对同一数据源进行腐蚀速率预测,并对比评价指标。针对腐蚀剩余寿命问题,构建基于腐蚀趋势理论和腐蚀速率和深度数据预测值的腐蚀剩余寿命预测模型。该方法是通过腐蚀速率和深度的预测值,结合规范计算出最大允许腐蚀深度,利用腐蚀损伤时变模型预测腐蚀厚度与服役时间的关系,并以最大允许腐蚀深度为极限值求出油舱各腐蚀区域内样本点的剩余寿命,判断该油舱是否满足安全性要求。本文研究结果表明,基于改进的随机森林算法的模型可以适用于腐蚀深度和腐蚀速率预测的问题研究,相较于单一算法或者传统算法,该模型的评价结果准确,预测结果精度高出很多,且泛化性能也更优。由于本模型构建前就使用数据库分类整合了数据,所以本模型不存在无法兼顾数据量和运算效率的问题。该算法结合腐蚀损伤时变理论,可以构建出腐蚀剩余寿命预测模型,预测油舱腐蚀区域的剩余寿命可以有效地及时对其采取防腐措施,确保船舶航行期间或者在服役期内的安全可靠性。