La predicción de la corrosión de tuberías (PCP) es una tecnología importante para el mantenimiento y gestión de tuberías. Cómo predecir con precisión la corrosión de tuberías es una tarea desafiante. Para abordar la desventaja de la baja precisión de predicción del modelo gris (GM(1,1)), este artículo propone un método llamado ETGM(1,1)-RABC. El método propuesto consta de dos partes. Primero, el modelo gris transformado exponencialmente (ETGM(1,1)) es una mejora del GM(1,1), en el cual la transformación exponencial (ET) se utiliza para preprocesar los datos crudos. A continuación, los coeficientes dinámicos, en lugar de los coeficientes fijos de fondo, se optimizan mediante el algoritmo de colonia artificial de abejas reformado (RABC), que es una variación del algoritmo de colonia artificial de abejas (ABC). Se realizan experimentos en datos reales de corrosión de tuberías, y se incluyen cuatro métodos diferentes en el estudio comparativo, incluidos GM(1,1), ETGM(1,1) y tres variantes de ETGM(1,1)-ABC. Los resultados muestran que el método propuesto demuestra ser superior para la PCP en términos de diagrama de Taylor y error absoluto.