随着我国城镇化的发展,城市土地资源对经济发展的影响越来越大,同时土地价格在调节城市土地利用、优化土地资源使用和房地产市场调控等方面的作用也日趋明显。城市土地价格评估工作已成为政府和社会主体获取土地价格信息,科学进行决策的一种方法。基准地价作为一种区片土地价格,对城市不同土地的价值差异有直观反映,但是由于其更新时间较长并且在进行宗地价格评估时修正方法较为简单,因此对城市宗地价格的评估精度会有影响。另外现有其他的传统地价评估方法在进行全域城市土地价格评估时使用时限制性大,并且无法考虑宗地地价影响因素的作用,因此作者试图从人工智能的角度对城市住宅宗地价格评估做出研究,创新地价评估的方法。论文通过模拟城市住宅地价与其影响因素之间的复杂关系,利用网格技术、遗传神经网络等研究方法,理论结合实际对城市住宅地价进行评估。主要研究内容有：第一,梳理住宅地价影响因素体系,确定文章的影响因素及因子；第二,通过对遗传神经网络理论的研究,分析其在城市住宅地价评估上的应用原理,并确定构建评估模型的思路；第三,以南京市为例,通过确定网格地价和影响因子分值,利用MATLAB软件,以构建的评估模型思路,确定南京市住宅地价的遗传神经网络评估模型,并对南京市住宅地价进行模拟评估。论文结论：第一,根据城市住宅地价影响因素分类体系,文章科学选取商业因素、交通因素、基础设施因素和环境因素4大微观影响因素；第二,遗传神经网络兼具非线性映射和全局优化能力,并且利用其非线性映射能力和泛化能力可以模拟预测地价及其影响因素之间的关系,从而实现地价评估；第三,以南京市为例,利用样本数据构建的遗传神经网络评估模型对住宅地价的模拟误差均控制在2%以内,并且通过与其他模型的对比分析显示了其在地价评估方面的先进性和优越性；第四,将遗传神经网络地价评估模型与Arcgis软件强大的数据库相结合,不仅能够实现对南京市全域城市住宅地价的评估,还可以进行快速查询。