近几年随着我国物流行业的高速发展物流地产应需而生,物流地产是物流业务的不动产载体,物流地产的发展给物流业提供了优质高效的仓储设施,有利于物流企业发展自身核心竞争力,降低投资风险,同时物流地产商也获得了稳定的高收益。我国的物流地产市场尚处于发展阶段,在发展过程中还存在一些问题:诸如盲目投资的出现,专业化缺乏,无相关配套政策等问题。对投资风险不正确认识,不采取有效方式对风险进行有效控制,投资将有可能失败,后果严重。本文将较系统地分析物流地产风险产生的根源、定义和各种风险因素,并分析物流地产投资风险管理的过程,包括物流地产风险识别、风险评价与风险应对等过程。其次,在已有成果的基础上提炼出综合反映物流地产投资风险水平的评价指标体系,并运用模拟退火支持向量机理论构建物流地产投资风险评价模型。最后,结合实例在Matlab环境下实现了该模型的评价过程,并将测试结果与BP神经网络的测试结果进行了比较分析,以验证模型的有效性。在实证研究阶段,结合实际案例演示了模型的具体实现过程。编制了相应的计算程序,同时针对案例对支持向量机训练集构建、核函数选择、模型参数选择等模拟退火支持向量机模型构建过程中常见的一些问题进行了分析和总结。实证研究结果表明,该算法是切实可行的。本文研究成果为理论界和实业界提供了一套切实可行的物流地产投资风险评价模型和算法,对提高我国物流地产投资企业的投资决策水平具有现实意义。