中国房地产行业经历了三十多年的快速发展，取得辉煌的成就和可喜的成果，但也产生了诸多的社会、经济矛盾，如房价过高、强制拆迁、资产泡沫等问题，开始影响中国的社会稳定和经济的健康发展。导致房地产住宅市场呈现出商品属性和政治属性双重特性。随着市场经济不断完善，住宅市场利润率开始回落，同时市场竞争日益激烈，投资风险变大，提高管理效率和降低项目开发成本成为房地产企业新的利润增长点。寻求更加有效的定价管理机制，具有理论和现实意义。　　(1)针对目前利用支持向量机预测房地产住宅定价的指标选择问题，采用文献法和现场调研法对房地产住宅项目定价预测指标进行了收集、归纳和分类，根据宁波市X项目实际情况对预测指标进行了分析和提取。并按房地产住宅项目成本构成进行归类，运用层次分析法（AHP）构建了X项目定价预测指标体系，作为支持向量机输入基础，同时运用模糊模式识别（FPR）对样本进行筛选。分析了X项目的销售价格的确定和利润的预测，并对销售价格进行了盈亏平衡分析和抗压性测试。　　(2) SVR方法比较简便、成熟，且适用于小样本预测，故采用SVR建立房地产住宅项目定价分析模型，以宁波市A房地产企业的定价程序和方式为基础建立了适用于 A房地产企业的SVR定价模型。　　(3) X项目为实际案例预测了其项目开发成本。实验结果证明本文采用的方法切实可行，具有一定的现实意义。此外还运用GA、PSO算法优化了SVR参数，提高了预测的准确性。　　前期策划阶段的定价管理是实施动态化和全过程管理的开端，具有重要意义，综合应用SVR进行房地产住宅项目定价研究可以促进房地产住宅项目定价水平的完善和提升。