茶多酚是红茶品质的重要评价指标.以工夫红茶发酵在制品为研究对象,利用电特性检测技术与化学计量学方法相结合,构建发酵中茶多酚含量的预测模型.探讨了发酵中电参数的变化规律,以及不同标准化预处理和变量筛选算法对模型的影响.结果表明,对茶多酚最敏感的电参数为并联等效电容(Cp)、损耗因子(D)和电抗(X),且集中在低频范围(0.05~0.10 kHz).在茶多酚预测模型构建中,Z标准化(Center and zero mean normalization,Zscore)预处理、迭代空间收缩算法混合迭代保留信息变量算法(Variables combination population analysis and iterative retained information variable algorithm,VCPA-IRIV)能有效提升模型性能.VCPA-IRIV算法将引入变量数由162降低到31,压缩率达80.86%;VCPA-IRIV模型的最低交互验证均方根误差(Root-mean-squares error of calibration,RMSECV)和预测均方根误差(Root-mean-square error of prediction,RMSEP)分别为0.630和1.116,预测集的相关系数(Correlation coefficient of predication set,Rp)和相对标准偏差(Relative percent deviation,RPD)为0.941和2.956,表明电特性检测技术对红茶发酵中茶多酚含量的快速无损检测是可行的.