本发明涉及工业控制领域，尤其涉及一种基于机器学习的提高MCS生产平稳性的控制方法及系统，包括采集甲基氯硅烷生产系统历史及实时运行数据；通过特征选择确定影响甲基氯硅烷产量及平稳性的特征；基于影响甲基氯硅烷产量及平稳性的特征，通过机器学习算法在不同工况下建立对应的系统控制模型；判定甲基氯硅烷生产系统当前运行工况；根据当前运行工况选择对应的系统控制模型；通过系统控制模型获得对应的控制策略并执行。通过使用本发明，可以实现以下效果：在不改变原有工艺和装置生产现状的前提下，利用历史及实时运行数据基于机器学习等方法建立系统控制模型；通过优化操作能够提升生产稳定性及MCS产量。