本发明涉及一种基于集成学习算法的镀锌钢腐蚀预测方法，具体步骤包括：通过传感器采集目标监测部件与镀锌钢腐蚀相关的影响因素的样本数据，并对样本数据进行预处理；对预处理后的样本数据进行相关性分析，获取与镀锌钢腐蚀相关性高的影响因素作为参考因素，将对应的参考因素数据及腐蚀程度标签数据作为一组训练样本放入训练样本集中；通过训练样本集进行Stacking集成学习模型的预训练，将训练好的Stacking集成学习模型用于预测目标监测部件的腐蚀趋势。