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针对传统煤自燃温度预测模型预测精度较差、基于支持向量机(SVM)的预测模型对参数的选取要求较高和基于神经网络的预测模型测试时易出现过拟合的问题,提出了一种基于随机森林算法的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验选取O2浓度、CO浓度、C2H4浓度、CO/ΔO2比值、C2H4/C2H6比值作为煤自燃预警指标数据,并对指标数据进行处理,将数据分为学习集和测试集;对学习集抽样形成决策树并按决策树最优特征分裂形成随机森林;采用均方误差值和判定系数(R2)优化随机森林算法的参数,进而构建随机森林模型;将测试集数