En este estudio, para compensar las limitaciones del alto costo unitario del sistema portátil de medición de emisiones (PEMS) y del entorno de medición, desarrollamos un modelo de predicción de emisiones basado en la operación del tractor. También evaluamos el modelo de predicción desarrollado utilizando métricas de validación. Además de los datos de carga del motor, se realizó un análisis de correlación en las variables de temperatura del motor y consumo de combustible. Los resultados mostraron una alta correlación de más de 0.5 entre las emisiones y la temperatura del motor, y una alta correlación de más de 0.5 entre las emisiones y el consumo de combustible para las emisiones excepto CO y THC. Los valores R de los modelos de predicción de emisiones de CO, THC, NOx y PM fueron 0.81, 0.82, 0.85 y 0.97, respectivamente, mostrando un buen rendimiento predictivo general. Los modelos de predicción para las emisiones de CO, THC, NOx y PM desarrollados mediante análisis de regresión de tercer orden mostraron un excelente rendimiento con un error porcentual absoluto promedio de alrededor del 2%. Por lo tanto, el modelo de regresión de emisiones desarrollado puede ser utilizado para predecir las emisiones de tractores utilizando diversas variables. A través del modelo de predicción de emisiones de escape desarrollado en este estudio, se espera que aumente la tecnología respetuosa con el medio ambiente de acuerdo con el diseño óptimo del motor. Además, se espera que los precios de la maquinaria agrícola se estabilicen y se asegure la competitividad en la exportación.