一种基于JY‑MKPLS的间歇工业过程在线质量预测方法，通过a过程、b过程的三维输入数据得到二维输入矩阵Xa、Xb，二维输出矩阵Ya、Yb；进行标准化处理；从低维原始空间投影到高维特征空间F，并在高维特征空间中计算核矩阵Ka、Kb；标准化核矩阵Ka、Kb；运行JY‑MKPLS算法；计算Kai、Kbi的负载矩阵；重复上述步骤直至提取出A个主元；计算输入数据矩阵K的得分矩阵T、负载矩阵P、输出数据矩阵Y的得分矩阵U、负载矩阵Q；进行批次过程质量预测；在线获得最新的输出数据ynew，并计算该批次的预测误差βn；模型预测误差的检验；用新产生的a过程数据对其进行替换；进行模型更新。该方法能快速建立精度较高的新过程预测模型，可提高建模的效率和预测精度，有效控制企业的操作成本。