随着人们生活水平的提高，城市土地开发活动的大量开展，房地产投资开发逐渐红火起来，加上信息技术的发展和在各行各业的广泛应用，建立房地产智能投资决策分析系统十分重要。本论文结合房地产开发各个环节的业务特点，分析各业务流程涉及到的数据，进行信息的管理和投资决策支持：研究了房地产项目开发过程中如成本的估算、可行性分析、资金的筹措、经济效益的预测及环境质量的评价等业务过程，以提高工作效率、信息化程度，减少人为因素的影响，为决策者提供更加科学的依据。 本论文在查阅了大量资料，理清房地产项目的业务流程后，主要研究了资金的筹措，销售价格的预测及居住区环境质量的评价，最后探讨了经济效益与环境质量的平衡问题，即在合理的环境容量的规划下，达到经济效益和环境质量的最佳。 首先，本文提出了房地产智能决策分析系统的总体设计，阐述了房地产智能决策分析系统的主要功能，并详细介绍了各模块的功能和实现这些功能涉及的一些模型、算法，体现了系统全面的功能，基本符合房地产实际开发情况的，可以为房地产开发者和决策者提供科学的依据。 其次，采用传统的综合指数法评价居住区环境质量，建立了居住区环境质量评价的指标体系，为后面的模糊综合评价法打下了基础。通过实例仿真可以看出，综合评价结果基本符合小区的实际情况。 再次，依据建立的居住区环境质量评价的指标体系，建立了基于AHP-Fuzzy法综合评价居住区环境质量的评估模型，该模型运用定性与定量相结合、专家评估与科学计算互为补充的系统分析方法，具有系统全面、科学可靠、简单实用等特点，为居住区环境质量综合评估提供了一定的理论指导。 接着，介绍了影响销售价格的一些主要因素，建立了一个预测销售价格的城市土地开发的经济效益与环境质量的平衡(以房地产开发为例)神经网络模型。 紧接着，在前面的环境质量评价模型、房价预测模型基础上，建立了经济效益和环境质量的平衡模型，根据目前的市场形势、消费水平、国家政策，通过合理的环境容量的规划，达到经济效益和环境质量的平衡，即最佳。 然后，介绍了房地产智能投资决策分析系统的模型库的总体设计，具体介绍了房地产智能投资决策分析系统的模型的表示及模型的组合运行。 最后，介绍了房地产投资决策分析系统的原型系统的实现，介绍了原型系统的数据库、输入部分、输出部分及模型库和方法库的实现。在该平台上，可进一步扩充和实现其他业务和功能，并为将来走向实际应用打下良好的基础。 房地产智能决策分析系统原型系统的开发符合当前的实际需求，为今后的实际应用建立了一个基本的平台。