国外房地产估价行业已有一个世纪的历史,而我国房地产估价行业的发展才20余年,研究还处于起步阶段。主要的估价手段还是以估价人员的经验,也就是市场比较法为主。由于房地产价格受多方面的因素影响,所以通常采用市场比较法经常出现误差。因此,采用单一因素的房地产预测已经不能满足估价的需求,当下大部分学者都是从影响因素的角度来预测房地产价格,建立一个全方位、多视角的房地产估价体系有着重要的理论和实践意义。本文以我国某市为例进行了房地产预测分析,整篇文章分为七个部分。第一章主要阐述了论文的研究背景、意义、国内外房地产估价研究的现状、研究框架以及创新点;第二章主要介绍了城市生活圈的基本概念以及熵值法的理论知识,并介绍了熵值法在城市生活圈中的应用;第三章主要介绍了房地产价格的定义及特征,从经济因素、社会因素、行政与政治因素及周边环境因素对房地产价格的影响因素进行了分析,并根据这些影响因素构建了房地产估价指标体系;第四章主要介绍了特征价格理论的基本理论知识,详细讲述了线性特征价格方程在房地产估价模型中的应用;第五章根据小区周边基础设施变量,采用kmeans算法,对小区进行聚类,然后对不同类别的小区,分别采用神经网络算法建立房地产估价模型;第六章是实验结果及分析,实验表明,相比较聚类之前的房地产估价模型,采用聚类之后的房地产估价模型,在平均绝对误差方面有所下降;第七章介绍了论文的主要工作以及对未来房地产估价行业的展望。