决策支持系统则是基于房地产市场预测结果，为各方提供决策建议和辅助工具。这些系统通常会利用数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，帮助用户进行市场风险评估、投资回报率分析、资产配置优化等决策过程。
房地产市场预测与决策支持系统是指利用科学的方法和技术，对房地产市场进行分析和预测，并提供决策支持的系统。
房地产市场预测的目的是通过对市场趋势、供需情况、经济因素等进行研究和分析，预测未来的市场走势和变化。这对房地产开发商、投资者以及政府等相关方来说都是非常重要的，可以帮助他们做出更明智的决策。
决策支持系统则是基于房地产市场预测结果，为各方提供决策建议和辅助工具。这些系统通常会利用数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，帮助用户进行市场风险评估、投资回报率分析、资产配置优化等决策过程。
在房地产市场预测与决策支持系统研究中，以下几个方面是需要考虑的：
1. 数据收集与处理：需要获得市场相关的数据，包括房价、租金、销售量等信息，并对数据进行清理和整理，以便后续的分析工作。
2. 建立预测模型：基于历史数据和市场指标，可以利用统计学模型、时间序列分析、机器学习等方法构建预测模型，对未来市场进行预测。
3. 决策支持：将预测结果与用户需求进行匹配，根据用户的风险偏好、预算限制等因素，提供相应的决策建议和辅助工具。
4. 市场监测与调整：房地产市场是一个动态的系统，时刻都在发生变化。因此，需要持续监测市场动态，及时调整模型和决策支持系统，以保证其准确性和有效性。
总之，房地产市场预测与决策支持系统的研究旨在为相关方提供精准的市场预测和决策支持，帮助他们在日益复杂的房地产市场中取得更好的效果。