本发明的一种基于随机森林算法预测热轧四辊轧机工作辊热凸度的方法，包括：将对目标工作辊热凸度产生影响的工艺参数作为特征参数；收集特征参数的具体数据以及对应的热凸度实际值；建立工作辊温度场模型和热凸度仿真模型；对比热凸度仿真值与热凸度实际值的误差，去除异常值；对特征参数的具体数据和热凸度实际值进行归一化处理；将归一化处理后的数据集划分为训练集和验证集；从训练集中随机抽样生成多个子训练集，从特征参数中随机选取多个特征参数，在决策树的每个节点上使用一个特征参数来进行划分；对于每棵决策树，通过投票的方式进行集成，生成随机森林模型，取所有决策树的预测结果的平均值作为最终的热凸度预测结果。