在很多生物进程中结构柔性发挥了非常重要的作用,它对于蛋白质的催化和变构,RNA催化剂的二级结构形成和折叠以及蛋白质-RNA识别都是必不可少的。B因子可以衡量蛋白质结构或者RNA结构的柔性,预测B因子可以帮助人们理解生物分子的结构和功能。B因子被普遍应用于蛋白质无序区域,蛋白质折叠率,蛋白质活性位点以及蛋白质热稳定性的分析。测定B因子的实验方法需要消耗高昂的时间成本,因此设计预测B因子的算法是一个具有挑战性并且有重要意义的课题。目前已经有很多算法被设计出来预测蛋白质的B因子,但是只有很少的关于RNA的B因子的研究,在本文的方法之前只有两个研究工作。本文基于随机森林算法提出一个新的预测RNA的B因子的方法RNAbval,该方法从给出的RNA序列出发,充分提取RNA的特征集,包括序列的one hot向量表示,序列进化保守性,预测的RNA溶剂可及面积以及预测的RNA二级结构。RNAbval在五折交叉检验上达到皮尔森相关系数0.5904,在第一个独立测试集上皮尔森相关系数为0.6061。与现有的方法RNAflex比较,RNAbval在两个独立测试集上取得了 9.2%～20.5%的突破,说明了本文提出的的方法的优越性。最后,我们搭建了 RNAbval的网页服务器,方便更多人使用。用户只需要输入RNA序列,就可以得到每个碱基的预测的B因子值。服务器的地址为:http://yanglab.nankai.edu.cn/RNAbval/。