該技術提供了一種天然氣管道內腐蝕速率的預測方法，屬于天然氣管道領域。其中包括：獲取目標天然氣管道的內腐蝕因素數(shù)據(jù)和內腐蝕速率數(shù)據(jù)，作為樣本數(shù)據(jù)；通過灰關聯(lián)分析法分析樣本數(shù)據(jù)，確定影響目標天然氣管道內腐蝕的敏感因素；將敏感因素數(shù)據(jù)歸一化；根據(jù)數(shù)據(jù)歸一化后的敏感因素采用遺傳算法，對小波神經網絡的連接權值、伸縮因子和平移因子進行優(yōu)化；將優(yōu)化后的連接權值、伸縮因子、平移因子作為小波神經網絡的初始值，根據(jù)數(shù)據(jù)歸一化后的敏感因素，進行小波神經網絡訓練，確定連接權值、伸縮因子、平移因子的最終值，得到天然氣管道內腐蝕速率預測模型；根據(jù)天然氣管道內腐蝕速率預測模型，對內腐蝕速率進行預測，預測內腐蝕速率的精度高。