神经网络与人工智能方法相结合是近年来发展最快的一个领域。虽然在的人工智能领域工作的许多人对于神经网络的发展抱有怀疑或否定态度。但这几年的发展日益证明，把这两者结合起来是一条最佳途径。采用综合方法可以取长补短，更好地发挥各自的特点。神经网络的节点连接可明确地与规定的目标和关系联系在一起，可把特定的推理规则作为目标节点之间的规定联接，节点数可以由所描述的规则所决定，可对节点的权及阈值加以选择以便描写所需的逻辑关系，利用组合规则解释节点的激活从而解释网络的行为，并按神经网络方式设计专家系统。 房地产投资的主要目的无疑是为了获取高的经济收益，但在实际投资过程中，收益与风险总是处处相伴。房地产开发者，在决定投资时往往非常关注将来可能带来的收益，而忽视投资的风险。在很多情况下，房地产开发确实能给投资者带来收益，但也可能会使投资者遭受损失。因此，投资决策前的风险分析是使投资科学化的必不可少的有效条件，对开发生产具有十分重要的意义。风险因素属于典型的多变量，非线性系统，不同情况下风险因素以及在相同情况下不同的风险因素对开发总风险的影响程度不同。传统的预测方法是在有关专家经验指导下进行的预测，在实际中被普遍推广应用可能会产生较大的偏差。 基于神经网络方法和人工智能的发展，本文用matlab6.5形成应用程序，用C++建立人机对话界面，对房地产开发中的各类风险进行分析，由专家对以前开发的房地产实例产生的风险进行评估，选取一定的样本来训练网络，基于神经网络的智能得到专家知识网络，可直接对拟开发房地产进行风险预测。 本文的预测系统对于房地产开发前的决策有较好的指导作用，从而为风险控制和防范提供有益的参考，使房地产开发企业能够有针对性地建立相应的控制机制，以利于保障投资风险决策的正确实施。同时此方法开发的系统软件可以对经济类，工程类等多个领域的一些问题根据需要选取样本，训练出专家知识，对要解决问题进行分析预测。