房地产业作为我国国民经济的支柱产业,其市场运行具有周期性和波动性的特点。其市场运行的“过热”和“过冷”都会对国民经济的发展带来极大的负面影响。近年来,我国部分区域房地产市场出现“过热”的现象,这可能对于地区乃至全国造成极的冲击。因此,建立科学有效的房地产市场预警系统就显得尤为必要了。本文从国内外关于房地产研究的现状分析开始,寻找到目前房地产市场预警研究的趋势为借助计算机技术多种方法协同应用。本文在阐述房地产市场特性、分析房地产市场运行规律以及市场预警方法研究的基础上,提出了笔者对于房地产市场预警系统设计的思路。在该思路的指导下,首先,本文分析影响房地产市场的主要因素,建立房地产市场预测指标体系。通过借助计算机软件,运用人工神经网络BP(Error Back PropagationNetwork)算法和RBF(Radial Basis Function)算法对比研究选择精度较高者进行指标的预测。第二,通过对房地产市场研究,选取三个相对量指标作为房地产市场警情指标。结合专家评分法和警情指标法对房地产市场历年警情进行判定,为人工神经网络学习提供训练标准。第三,运用人工神经网络集成理论,对房地产市场下一年警情进行判断。最终,本文将上述研究内容结合西安市房地产市场应用于实践当中,判断出2008年西安市是房地产市场运行状况将处在“正常”范围内。