利用拉曼光谱检测技术，对甲醇柴油的甲醇含量和黏度进行定量检测研究。93个甲醇柴油样品作为被检测的对象，划分校正集（72个）和预测集（21个）。分析比较了光谱的不同预处理方法的全交互验证偏最小二乘（PLS）模型效果；然后以最优预处理方法得到的光谱数据为输入，结合连续投影算法(SPA)建立不同的回归校正模型，并进行比较分析。结果表明，甲醇含量的多元散射校正偏最小二乘(MSC-PLS)模型预测效果最优，其校正集相关系数RC为0.9761，交互验证相关系数RCV为0.9551，校正集均方误差（RMSEC