随着中国房地产进入市场进入了平稳增长的阶段,住宅价格逐步走向理性化,修建居住项目所带来的企业利润也开始市场化,建筑项目的投资决策也逐步进入精细化管理的阶段。政府颁布的定额往往周期长、速度慢,具有滞后性,造成估算出来的结果不准确,不能适应当前的价格水平。如果能够根据既有的竣工资料和拟建项目的工程特征,快速而准确地得出工程造价,不但对于居住项目的施工方来讲,可以节约投标花费的时间,而且对于建设方来讲,也可以很好地安排项目资金计划。本文的研究就是为了达到快速而准确地得出工程造价,辅助建设企业决策的目的。本文的工作主要有以下四点：1.提出问题,分析居住项目工程成本的研究背景和意义,回顾国内外的文献和研究成果和建筑项目成本估算、案例推理理论等内容。2.介绍了一个案例推理成本估算模型,建立数据库,对数据进行预处理,利用灰色关联度计算来进行案例检索,将相似度汇总求和,用案例库中的案例与相似度之和的比值作为权值,对历史案例加权求和来求解目标案例,最后,对案例推理模型的估算精度进行分析。3.提出了SVR成本估算模型和CBR-SVR成本估算模型。其中,SVR成本估算模型没有对数据进行任何的筛选处理,直接采用支持向量机对参数寻优、训练模型得到工程成本的估算值并对其精度进行分析；而CBR-SVR筛选训练样本、训练模型得到工程成本的估算值并对其精度进行分析。最后,对两个模型的精度进行了对比分析。4.提出两个粒子群的优化模型。一个是粒子群优化支持向量机成本估算模型,通过建立模型,设置粒子群算法参数,采用支持向量机对训练样本的训练均方差为适应度函数,对参数C和σ进行寻优、训练模型,得到工程成本的估算值并对其精度进行分析；另一个是粒子群优化的支持向量机案例推理成本估算模型,通过筛选训练样本、建立模型,对参数C和σ进行寻优、训练模型得到工程成本的估算值并对其精度进行分析。最后对两个模型的精度进行了对比分析。5.对提出的5个模型进行了对比分析。本文提出的五种模型相对误差均在10%以内,可以满足项目决策阶段估算误差应在10%以内的规定,可以为初期投资辅助决策有一定的借鉴作用。