随着文化产业在世界各国的重视下不断发展,艺术品市场作为文化产业的重要组成部分,也出现了空前的繁荣发展时期。现阶段我国艺术品市场的发展处于关键阶段,艺术品的定价问题受到广泛关注。然而我国艺术品的价值评估过分依赖专家的主观判断,难以得到一个客观合理的价格;同时艺术品市场存在严重的信息不对称的问题,导致艺术品价格常常严重偏离艺术品价值,使艺术品市场在发展上形成一定的阻碍。因此,为了推动国内绘画艺术品市场的发展,必须形成系统的艺术品价格评价体系,在梳理艺术品价格影响因素的基础上,探寻科学、合理、准确的中国绘画艺术品定价分析方法。本文主要研究工作如下:第一,通过梳理国内外有关艺术品定价的文献,研究中国艺术品交易市场现状,分析中国绘画艺术品价格影响因素的特性;搜集雅昌艺术网等网站的信息得到艺术品价格及其特征变量的数据,进一步分析并确定变量的取值范围,以宏观经济因素、画家属性、画作属性、拍卖属性因素为基础初步构建中国绘画艺术品价值指标体系。第二,运用灰色关联度方法,对定性变量的变量取值进行评分量化处理,其次结合定量变量分析各特征变量的灰色关联度,得到以画作材料、人均国内生产总值、画作尺寸为首的各变量关联度,继而进行显著变量的选择,对国内绘画艺术品价值指标体系作进一步的优化。第三,基于深度学习中的支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）算法,对七种核函数构建的定价模型进行参数寻优与对比,最终确定了最优参数下的对称三角形核函数表达式,以此构建的SVR中国绘画艺术品定价模型拟合效果最优。通过与GM（1,N）估算模型进行对比分析,表明SVR模型在估算方面展现出更好的有效性和准确性,在变量的选择上也更为全面。基于灰色关联分析-支持向量机回归算法的中国绘画艺术品定价方法为艺术品市场提供了一种科学、合理、准确的定价分析思路,为中国绘画艺术品的定价研究和交易提供了一定的实践性参考。