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以碳钢土壤腐蚀数据为对象，建立腐蚀率模型，对该材料的自然环境腐蚀规律进行研究。提出一种基于提升回归树（boosted regression trees）算法的新方法，针对实验数据小样本情况下的参数选取问题，采用ε不敏感损失函数、动态收缩系数对原算法进行改进。与神经网络、支撑向量回归（SVR）等多个典型算法进行对比研究。仿真数据和实验数据验证表明：改进的提升回归树算法对于数据的高维度、缺失值、高噪声等问题具有较好的鲁棒性，适合小样本数据的处理。利用该算法建立的模型能够准确的描述和预测碳钢在土壤中的腐蚀率，还