房地产市场呈周期性发展，主要包括繁荣期、衰退期、萧条期和复苏期;在这4个时期，房地产业对其他行业的影响是不同的.正确判断房地产市场所处时期，是政府做出正确决策的基础.
1房地产周期及特点
1.1复苏期
复苏阶段一般会经历较长的时间.初期主要表现为供大于求，交易量不大，房地产价格和租金水平处于较低位置，房价止跌并缓慢上行;中期主要表现为需求开始上升，交易量有所增加,房价开始缓慢上升;后期主要表现为人们充满乐观情绪，房价继续上升，空置率下降，交易量快速上升，土地市场和三级市场开始活跃，相关行业快速发展.
1.2繁荣期
繁荣阶段一般持续时间相对较短.初期主要表现为土地及物业的开发项目与建设数量增加,其他行业的企业开始进人房地产市场，现房和期房大量出现;中期主要表现为房价越长越高，处于波峰位置,甚至远远高于商品房的价值，地王和楼王频频出现，房地产投机者大量增加，国家开始进行宏观调控;后期主要表现为市场有价无市，销售难度增加，空置率增大，房地产泡沫明显.
1.3衰退期
衰退阶段把真正的用家排斥在市场之外，仅靠投机资金支撑.初期主要表现为虽然个别楼盘价格仍然上升，但增幅减缓，总体价格呈下降趋势，交易价格和交易数量都出现降低的现象，新开工项目明显减少；中期主要表现为有价无市现象被打破,房地产泡沫还是破灭，房地产价格开始持续下跌，但价格仍在高位运行;后期主要表现为房价暴跌，交易数量锐减，利润率大幅下降,风险增加，实力相对较弱的开发商开始退出市场，建筑业失业人数增加.
1.4萧条期
萧条阶段相对持续时间比较长.初期主要表现为房价和租金继续下跌，有的甚至跌破成本，交易量进一步减少，空置率居高不下；中期主要表现为房地产纠纷增加，开发商进一步减少或转行，房价达到波谷位置;后期主要表现为房价低位运行，交易量几乎为零，市场冷清,人们情绪低落，政府介人推动房地产复苏.
2广义回归神经网络
广义回归神经网络（GRNN)属于径向基网络，具有更快的训练速度和更强的非线性映射能力，经常用于函数的逼近.
2.1径向基网络结构
径向基函数（radialbasisfunction,RBF)神经网络的建立源于生物局部调节和交叠接受区域知识，是一种采用局部接受域来执行函数映射的人工神经网络，这种神经网络的神经元模型结构如图1所示.径向基网络传递函数radbas以|丨dist丨丨作为自变量，IIdist||通过输入向量P和加权矩阵W的行向量得到
径向基网络采用径向基作用函数,区别于BP网络采用的S型函数，前者的作用函数是局部
的，后者的作用函数是全局的.
2.2广义回归神经网络
广义回归神经网络是径向基函数神经网络的一种特殊形式.它的优点主要表现在：网络结构简单，隐含层单元的个数等于训练样本的个数;网络训练简单，训练样本通过隐含层与网络训练同时完成；广义回归神经网络可以达到全局收敛.
由于广义回归神经网络的优越性，使其在函数逼近方面得到了广泛应用.广义回归神经网络结构如图2所示，包括输入层、隐含层和输出层,其中隐含层为径向基层，输出层为线性层.
由图2可以看出，广义回归神经网络的输人向量为0x/?,中间层有S1个径向基神经元，输出层有^个线性神经元.
3沈阳市房地产市场判断
能够反映沈阳市房地产市场情况的指标很多,本文选择房地产开发投资额、商品房均价和空置率来判定沈阳房地产市场所处阶段;这3项指标与地区生产总值（GDP)、全社会固定资产投资、土地出让面积、新开工面积、施工面积、竣工面积、商品房销售额、商品房销售面积等有关.
选取沈阳市2003年至2009年的地区生产总值(GDP)、全社会固定资产投资、土地出让面积、新开工面积、施工面积、竣工面积、商品房销售额、商品房销售面积作为输人向量，房地产开发投资额、商品房均价和空置率作为目标向量，进行训练，测试2010和2011年的数据.输入向量见表1，输出向量见表2.光滑因子分别取0.1,0.2,0.3,0.4，0.5，得到逼近误差曲线如图3所示.
从图3中可以看出，光滑因子越小，网络对样本的逼近性就越强，故取光滑因子为〇.1，此时对应的2010和2011年的预测输出经反归一化处理后，实际结果见表3.2010年和2011年的预测误差分别小于〇.3和0.5,可见短期预测值更接近真实值
阳市房地产市场投资额、商品房均价及空置面积均处于高位运行阶段，可以确定沈阳市房地产市场仍处于繁荣期，属于后期阶段;但同时也应该看到近两年的数据已经远远高于预测数据，说明沈阳市有可能出现房地产泡沫，应及时给予关注.
政府可通过限购、提高贷款利率、提升公积金贷款门槛等办法让房地产业逐步走上正轨，延长繁荣期的时间，保证沈阳房地产市场的健康、可持续发展;开发商应谨慎拿地，注重品质的提升;刚需型购房者可根据自己需要适时买房，对于投资型购房者则应暂时不考虑购房。
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