本发明公开了一种基于随机森林的降低汽油辛烷值损失的优化方法,该方法包括:步骤1:采集汽油精炼原始样本数据,并对数据进行预处理,剔除异常数据和无效数据;步骤2:通过降维的方法从获取到的原始样本数据中筛选出关键变量;步骤3:基于步骤1中预处理后的数据和步骤2选出的关键变量,利用随机森林模型来建立产品辛烷值损失预测模型,并进行模型验证;步骤4:利用步骤2中筛选出的关键变量使用SVR模型和随机森林模型,对产品硫含量和辛烷值损失进行预测,以硫含量作为约束条件,对样本的操作变量进行调优,得出不同情境下的降低辛烷值损失的优化方案;步骤5:提取原始样本数据的关键变量的变化范围和步幅,利用Python进行绘图,展示单操作变量调整时预测值的变化。