房地产业的发展不仅关系到城镇居民的生活水平、居住条件,同时也能够反映一个国家或地区的政治、经济状况。尤其我们国家,经过几年的蓬勃发展,房地产业已成为我国国民经济的支柱产业。房地产行业取得成绩的同时也应该看到一些不和谐的音符——盲目开发、恶性投机以及大量空置等现象。市场上出现了“过热论”、“泡沫论”之争。预警研究的不足是房地产业过热发展的重要原因之一。而房地产市场自身非线性的特征使市场模拟变得非常困难。因此,本文的目的就是要解决房地产市场非线性的问题,建立完整、有效的房地产市场预警体系,为我国房地产行业健康平稳发展提供保障。本文选择BP神经网络模型构建房地产市场预警系统,在指标的选择上创新性地从发展度、和谐度、风险度三个方面选择了13个警兆指标并建立了房地产市场预警模型。然后,本文收集了武汉市近几年来了指标数据,对武汉市房地产市场进行实证研究。本文借助Matlab 7.0的人工神经网络工具箱编写程序,对神经网络进行训练。通过检测,本文所建立的BP神经网络模型具有较好的泛化能力,能够对武汉市房地产进行有效预警。在此基础上,本文预测了2010年武汉市房地产运行属于“正常”状态。最后,本文就防止武汉市房地产市场过热发展提出了几点建议。