随着土地市场经济的发展,规范城镇房地产市场交易的关键在于准确监测土地市场上基准地价的波动,可以有效防止我国国有土地资产的流失,对于完善城镇土地管理政策具有重大意义。随着城市化进程的推进,土地的交易市场开始逐渐活跃起来,土地的交易价格大体呈上升趋势,要保证某一区域基准地价的准确性和可靠性,就需要对基准地价进行不断更新评估。目前常用的基准地价评估方法在修正地价影响因子上存在很大主观性;另外,传统的基准地价修正方法（市场法、收益法、成本法等）在实践应用中需要耗费大量人力、物力,在数据搜集过程中也会遭遇瓶颈,无形中加大了劳动的工作量降低了工作效率。本文提出一种基于地理空间数据库与人工神经网络集成的基准地价批量评估方法。通过利用GIS技术建立地理信息数据库,结合人工智能技术对所建数据集自动识别模拟,这一过程有效减少了人为因素干预、降低了工作量、提高了预测结果的精准度。该方法的出现不仅可以为实现城市合理规划提供相关理论依据,还可以丰富评估实证层面的方法体系。基于以上研究背景和研究目的,本文选取了武汉市2018年政府公告上发布的基准地价作为案例解析,通过利用BP神经网络技术探索出更为准确预测地价的方法。在对武汉市基准地价处理时,我们会发现在实际测算过程中需要考虑很多有关地价价值的因素,在处理时我们可以通过将多种因素分类处理,筛选出其中几个具有代表性的核心因素。该过程的实施一方面可以有效地提高神经网络的工作效率,另一方面也可以避免由于因子之间的相关性问题所导致的信息重叠现象的出现。研究结果表明,对于涉及多重因素影响基准地价进行评估时,传统方法无法准确映射变量之间的相互关系,本文利用BP神经网络本身具有的强大修正能力,弥补传统方法存在的缺陷。通过建立批量评估模型科学、准确的监测城镇住宅基准地价的变动趋势,实现低成本及时预测住宅基准地价的目的。因此,通过将影响地价的各因子进行量化处理来实现BP神经网络模型的构建,这样就可以对该地区的住宅地价进行实时更新,对政府和大众在土地市场交易中做出正确预判提供了重要意义。