土地是人类生存发展所必备的资源，而建设用地又是与人类关系最密切的一种土地资源。随着人类文明的进步、社会经济的快速发展，建设用地需求量也会不断地增加。然而由于建设用地的可逆性比较差，若利用不合理将很难再转为其他用地。因此为了在满足社会经济发展需要的同时，避免非理性扩张建设用地的规模，我们必须进行科学合理的预测和规划。然而，目前常用的建设用地需求量预测模型存在一些缺陷和不足，针对这种情况，本文开展了利用基因表达式编程预测赣州市建设用地需求量的研究。论文首先对当前国内外建设用地需求预测研究进展进行了介绍，并阐述了基因表达式编程应用研究现状；其次以赣州市建设用地需求量为研究对象，定性分析了影响建设用地增长的驱动因素，并利用IBM SPSS Statistics19建立了赣州市需求预测指标体系；然后，结合对赣州市影响因素的分析，根据GEP原理利用Visual Studio为开发平台，借助C++编程语言构建了适合建设用地需求预测的pre-GEP模型；最后，利用建立的GEP模型对赣州市建设用地进行了预测，并与传统线性回归方法以及灰色理论模型的预测结果进行了比较。结果表明，三种预测模型的平均相对误差分别为0.1466、0.5789、1.1369，可见GEP模型的预测值精度明显高于另外两种模型。由此可见，利用GEP可对建设用地需求量进行预测，从而为建设用地需求量预测提供了一种新方法。