房地产项目的投资过程是通过预测未知的供给与需求而进行某种房地产投资与决策的过程，因此，不确定性是整个房地产投资的基本特性，决定了房地产投资是一种风险投资。房地产投资量大、开发周期长、空间上的固定性、无法将房产或地产根据需要状况进行转移，而且房地产开发项目投资涉及面广、环节多，所有这一切都导致了房地产投资的高风险性。面对日益激烈的房地产市场，如何进行投资决策，规避风险，获取最大效益，避免因投资决策失误而造成的巨大经济损失，是目前各房地产企业需要解决的主要问题。实物期权作为一种新的方法，正在逐步广泛地应用于投资决策、财务管理、价值评估等领域。它在房地产投资领域应用有很大的必要性和很好的应用前景。但近年来国内外专家学者在对房地产项目进行投资决策时，大部分都运用Black-Scholes模型进行评价，该方法忽略了实物期权自身不同于金融期权的特点，具有很强的随意性。单纯地套用金融期权的定价模型对房地产项目进行投资决策，可能会得出错误的结论，影响投资者的正确决策。本文分析了房地产项目的特性，对国内外房地产开发投资决策的现状进行了论述，阐述了神经网络与BP算法的相关理论基础。本文结合当前在房地产开发项目中普遍使用的传统决策模型，尤其是折现现金流量(净现值)方法，深入研究探讨如何解决传统B-S决策模型的缺陷和局限性，并讨论了基于人工神经网络实物期权模型，将传统方法与之结合补充分析。并运用该模型对房地产开发项目进行科学决策，解决房地产投资决策中的实际问题。本文的研究内容主要有三点：(1)房地产投资决策现状分析；(2)基于实物期权的房地产开发投资决策模型；(3)基于实物期权定价模型的房地产投资决策研究。本文研究的意义是，在房地产开发投资决策领域，实物期权理论的应用使得决策者的灵活性价值得以体现和量化，修正了传统决策方法的缺陷和不足，使房地产开发投资决策更加科学合理，同时在实践上能够帮助房地产企业管理者规划和管理战略投资。最后，对本论文所做的工作进行总结，并指出了在我国房地产投资领域应用实物期权方法时应注意的一些问题。