中国的房地产业已经成为国民经济中的支柱产业，稳定健康的房地产市场对于国民经济稳定快速的发展有着不可或缺的作用。随着房地产市场不断的发展，很多问题也随之浮现。对于房地产市场目前存在的问题，各级政府在不断摸索中解决，在取得一定成效的同时也饱受各界人士的争议。很多房地产业内人士指出出现房地产宏观调控政策“头痛治头，脚痛治脚”的根本原因，是我国缺少合理的、完善的房地产市场预测和预警体系。本文正是基于目前国内房地产市场现状，希望能建立一种行之有效的数学模型，对青岛市房地产市场加以模拟预测，并对其得到的数据加以分析和说明，为青岛市房地产市场预测模型的建立进行一次有意义尝试。房地产市场与众多因素有着密不可分的联系，这也使得要建立房地产市场预测模型并不是简单。如果我们仅仅是使用单个预测模型来进行房地产市场相关指标的预测的话，往往不能取得良好的实际效果。所以本文准备运用两种不同的思想来建立模型，从趋势预测和因素分析两个方面来建立组合预测模型。本文首先运用改进型的灰色预测方法对相关房地产指标进行趋势性的预测，然后通过神经网络的思想建立模型从影响因素方面着手进行预测。最后运用信息论中的熵值法来组合这两个模型的结果。本文通过上述的方法建立的青岛市房地产市场组合预测模型比起常规的预测模型肯定具有一定优越性。以期用这种模型能够准确的预测青岛市房地产市场发展状况。根据以上描述，在前人的研究基础上论文主要对以下几个方面的内容进行了探讨和研究：（1）房地产市场预测指标如何选定：根据统计指标选定标准以及考虑到青岛房地产市场因素与数据的准确性和易得性，本文预测目标包括房屋施工面积、房地产开发投资额、房屋实际销售面积这三个指标。（2）单项预测模型的选定：指标预测方法有很多种，哪几种预测方法对房地产市场预测比较适用？我们在了解各种预测模型思想的前提下，选取了灰色预测和神经网络预测方法，并在一些方面改进了这两种预测模型，使得改进后的预测模型能更好预测相关指标。（3）组合模型的选择：根据单项预测得到的预测结果，通过哪种方法组合起来比较合理？本文运用了信息论中的熵值法来判断各模型加权平均系数，使得该组合模型集合了灰色理论和神经网络的优点，模型反映出的所研究问题信息也更为全面。