随着社会环境的变化，合理预测住宅需求量可以给房地产行业及相关部门注入新的活力。文章以某市为例，通过对住宅需求影响的因素识别与分析，确定7个特征因素，收集特征因素的相关数据，建立广义回归神经网络（GRNN）和BP神经网络模型进行住宅需求量的预测，得出GRNN测试集平均误差率14.9%低于BP神经网络模型的平均误差率18.2%。通过灰色关联分析得出影响因素中“居民人均可支配收入”影响程度最高为0.87，根据预测与关联性分析提出合理化建议以促进房地产市场健康发展。
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