本文重点阐述了一种预测非线性条件下气相色谱峰形的方法和策略。MATLAB数学软件作为平台,很好的发挥了计算机方法对气相色谱过程的精确和快速的模拟。该方法有望发展并完善成为计算机方法辅助优化非线性色谱条件下峰形的分离度,实现实际生物,医疗,环境等领域内以色谱分离为基础方法开发新手段。本文首次提出了描述特殊的伸舌峰的二次函数分配关系q（28）a?C_m（10）b?C_m²不同于以往的Anti-langmuir分配,能更加精确的描述有机低碳直链羧酸类高沸点化合物的气相色谱峰形。结合保留模型拟合精度的对比,确认最终采用方程ln a’=mT³+nT²+cT+d和b=(m+n*C⁰_mod)^-c作为最终的保留模型。通过对等温下样品峰形的精确模拟确定的系数a,b来建立回归保留模型,最终预测程序升温下峰形的精度比较理想。以丁酸为例,不对称因子,峰宽和峰面积的平均相对和绝对误差分别为0.20%、3.82%;0.02%、1.76%;-0.24%、1.60%。其次,和商业化的DRYLAB方法对比发现:磺胺类化合物的保留时间预测结果表明基于MATLAB的塔板理论方法预测的精度更高,平均误差0.08%,标准差0.92%;两项结果都好于DRYLAB的预测结果。