房地产需求量是房地产市场供需平衡的决定性因素,为此本文以灰色系统理论为基础,预测住宅房产需求量、住宅房产建设用地需求量,分析影响住宅房产需求量的因素,把握不同因素对住宅用地需求量影响的程度,为住宅用地计划和控制提供准确的依据;预测零售商业房产需求量、建设用地需求量,分析影响零售商业房产需求量的因素,把握不同因素对零售商业房产需求量影响的程度,为零售商业房地产建设用地计划和控制提供准确的依据。文章以灰色系统理论为基础,灰色动态系统是灰色系统理论的核心,常用于时间序列的预测。借助灰色理论模型对城市住宅新增需求量、零售商业房地产需求量、建设用地需求量进行预测。预测模型以GM(1,1)为核心,GM(1,1)模型是灰色动态模型中最基本、应用最广泛的预测模型,是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测。在预测模型的基础上,通过分析影响住宅、零售商业房地产需求量的因素,使众多因素可以量化比较和需求量的关联度,从而按照关联度从大到小的顺序排列,把握那些对需求量影响显著的因素,进而间接影响需求量,调节市场供求平衡。文章建立了城市住宅新增需求量、零售商业房地产需求量、建设用地需求量预测模型。住宅新增需求量模型生成值与实际值的平均差异为6.17%,模型预测精度为93.83%,平均残差、后验差检验等级均为好;零售商业房地产需求模型生成值与实际值的平均差异为0.03%,模型预测精度为99.97%,平均残差、后验差检验等级也均为好。两个预测模型都较符合实际并能客观预测未来值。在住宅新增需求量、零售商业房地产需求量影响因素关联度分析中,以关联度模型为基础量化分析众多影响因素,得到影响因素影响程度从大到小到排列顺序。文章采用的预测方法正确,模型科学合理;模型参数来源明确,依据明了;计算过程简单;计算结果易懂,能清晰反映实际情况。在统计数据健全的城市、地区,本模型都可以得到很好的利用,对于其他的城市相关建设规模的预测研究、相关影响因素分析都有重要作用。为土地供应计划、宏观政策调控、开发可行性研究提供了有力的数据支持和量化分析工具。