由于目前房地产估价行业发展不够成熟，相关从业人员素质、估价手段、影响房价的因素等不固定因子会导致估价出现参差不齐的现象。需要一种科学的方案来对估价行业进行规范化管理。本研究在Hedonic估价模型的基础上进行改进，制定出一套合理完善的基于GIS和支持向量机回归的房地产批量估价模型。首先，按不同楼盘、各房屋类型的成交案例对住房自身属性相关数据进行采集，以及通过Google MapsAPI调用GIS系统来批量提取住房所在楼盘周边的区位因素。接着，对不同类型住房的房价进行修正为同样实物状况下的标准房价，按房价对不同价位的楼盘进行聚类，分成低价房、平价房和高价房三大类，并针对每个类型的楼盘进行拆分为训练集和测试集两部分样本；然后，针对各类型住房的训练集样本，分别采用四种核函数以及经验参数法、交叉验证法、遗传算法和基于自适应变异的PSO算法等四类参数寻优方法，得到基于径向基核函数和自适应变异的PSO算法的支持向量机回归方法建立的回归模型估价结果最为精确；并通过对测试集中已知的区位因素进行批量估价，同时也检验了支持向量机回归批量估价模型的精确度，其估价结果明显优于岭回归和BP神经网络这两种估价方法。最后，通过国际估税官协会（IAAO）提供的批量估价效果的评价指标体系对该模型进行综合评价，并为房地产批量估价工作制定了标准化的流程。