商品住宅价格是当前我国将住宅业培育成新的消费热点和经济增长点的关键,住宅价格是住宅市场的核心问题,也是各地政府宏观管理与调控的指示灯,是企业实现利润的保证,是投资决策者的支点。而且,住宅市场的变化关系到广大消费者的切身利益,商品房价格是升是降,销售是冷是旺,是社会关注的热点问题。因此,从市场入手,寻求影响商品住宅价格各因素之间的相关关系,定量分析影响商品住宅价格变动的因子,把握住宅价格时间上的变动趋势以进行科学预测,对合理确定商品住宅价格,指导国家宏观管理与调控,促进住宅市场健康稳步发展都具有重要的意义。 论文以人工神经元网络为主要的研究工具和方法。首先,对人工神经元网络的理论与方法进行了研究;其次,从我国的住宅业现状入手,通过剖析商品住宅价格的形成,分析了住宅市场的供求关系,并在此基础上指出了影响住宅价格的各因素:居民收入、居民消费的结构、人口和家庭结构、城市化水平、政府政策等等;最后,结合人工神经元网络理论及影响住宅价格的因素,建立了商品住宅价格预测的模型,通过模型检验,实际预测精度较高。通过本文的研究表明,将人工神经网络延伸应用于商品住宅价格的预测具有一定的可行性、可靠性及实用性。