钢材力学性能的影响因素众多且存在复杂交互作用,合理筛选性能预报模型的影响因素,将有助于提高模型精度。采用随机森林算法以及数据与机理分析相结合的力学性能建模方法,对热轧带钢力学性能预报与影响因素筛选问题进行了研究。首先,基于收集到的大量热轧生产过程实测数据,采用随机森林算法获得各影响因素的重要性排序;接着,基于各因素的重要性排序,逐个增加自变量建立一系列力学性能预测模型,并根据各模型预测误差的变化趋势,判断各因素对模型预测精度影响的大小,进一步筛选出更为重要的影响因素,最终建立以少量重要性较高的影响因素作为自变量的性能预报模型。最后,对国内某大型热连轧机组生产的热轧含铌高强钢产品进行了抗拉强度建模试验,实践表明,基于Mn、Cs、FDH、Nb C、Nb N、RT、Si、CT以及FET等因素建立的抗拉强度预测模型具有较高的预测精度,平均绝对百分误差为2.52%,均方根误差为21.65 MPa。