房地产业的兴衰不但影响居民的生活水平,而且体现国家当前的政治、经济状况。当前,中国房地产市场高速发展的同时也伴随着诸如胡乱开发、投机取巧等问题,这些问题的产生与预警研究的不足密切相关。据此,本文希望构建有效的房地产预警系统,以减弱房地产业不良现象发生的几率,促使房地产行业有序发展。本文在仔细研读国内外关于房地产预警领域的研究的基础之上,对房地产界的周期和预警理论进行了系统梳理,最终采取BP神经网络构筑预警系统。并以一线城市上海为例,进行实证。为此,本研究共收集到上海市2009年一季度至2019年四季度的44个样本,并借助Matlab9.7将其提供给神经网络进行训练,构建房地产预警模型。测试样本检测的结果证明:构建的这个模型泛化能力较为不错,可以被用来进行预警。于是,本文使用这一模型预警了2020年第二季度上海房地产市场的发展情况,发现2020年第二季度上海房地产市场发展“正常”。