土地资源是人类赖以生存和发展的自然资源，伴随着我国经济的飞速发展、城市化逐步推进，使得建设用地的需求迅速增长，由于土地本身面积有限，因此要对城市土地作总体利用规划。建设用地需求量预测是城市土地利用总体规划的重要组成部分和核心内容之一。但目前对土地需求量预测精度水平普遍不高。为了提高城市建设用地需求量预测的精度，本文在研究建设用地概念及其特点的基础上，对建设用地需求量预测的相关文献进行综述性研究，结合灰色预测模型的适用条件：小样本、数列波动大、主要用于近期预测等，以及多元线性回归模型的特点：在充分考虑建设用地变化受经济、社会等众多因素影响的前提下，通过对影响因子的预测来达到对建设用地需求量预测的目的，同时能够弥补灰色预测模型进行长期预测精度不高的缺点。本文将灰色-马尔可夫预测模型与多元线性回归模型相结合，用于建设用地需求量的预测研究。　　本文以天津市为例，结合天津市经济、社会发展状况，以及天津市建设用地现状，在充分考虑建设用地影响因素的基础上，通过CSF识别选取人口、国内生产总值、固定资产投资额、以及城市化率为主要影响指标，采用线性回归预测模型确定各个变量与建设用地之间的线性关系，运用岭回归对模型进行修正，并辅之holt-winter模型对城市建设用地影响因素进行预测。同时采用灰色模型预测建设用地需求量，并辅之马尔可夫链对预测结果进行改进。根据天津市建设用地现状，将两种模型预测结果加以整合，得出2010-2014年天津市建设用地需求量，并对结果进行分析比较。结果显示，灰色-马尔可夫预测模型与多元线性回归的组合利用能够提高预测精度，且简便、易行，适用于城市建设用地需求量预测。