本发明公开了一种基于高斯混合模型（GMM）的即时学习脱丁烷塔软测量建摸方法，该方法首先训练过程高斯混合模型，获取各高斯成分参数，建立相应的子模型；然后通过贝叶斯方法计算待预测样本属于各高斯成分的后验概率，以及各高斯成分下局部马氏距离，从而得到加权的样本相似度定义指标；最后采用新的相似度指标合理选择相似样本用于局部建模。本发明不仅能够很好的处理过程非高斯性和非线性，而且充分提取待预测样本特性，更为合理的选择相似样本用于即时学习建摸，有利于提高模型预测精度。