伴随着国家经济的稳步前进和人民生活水准的日益提升,汽车的需求量也在稳步上升,中国二手车交易市场也发展的越来越快。与此相应,二手车评估业务也随之产生,且快速扩张起来。在促进二手车交易价格合理化,保护二手车交易公平,完善二手车交易市场的秩序与管理标准等方面发挥着关键作用。目前,中国关于二手车价值评估的探索仍处在初级层次,而现有的传统评估方法过多依赖评估人员的经验,缺少严格一致的评估依据,致使二手车评估结果缺少科学性,且极少运用相关数学模型对二手车进行定性与定量相结合的评估,所以探寻一种更为合理与准确的评估方法对于促进二手车交易的稳定发展具有非常重要的意义。本文运用BP神经网络特有的强大学习能力和非线性映射能力的特点,使BP神经网络模型能够应用到二手车评估领域中,建立适用于河北省保定市的二手车价值评估模型,旨在希望能够简化评估程序,增加二手车价值评估的科学性,带动二手车交易市场的良性发展。首先,通过搜集阅读大量研究文献,比较重置成本法等传统评估方法的评估过程,以及它们的优缺点。随后从宏微观因素两个角度阐述了二手车价格的影响因素。而后介绍了BP神经网络的理论基础包括BP神经网络的定义、BP神经网络的原理及操作步骤三个方面,并结合BP神经网络的特性将其引入到二手车价值评估过程中。最后,在探讨了二手车价值的影响因素之后,创建关于保定市的二手车价值评估体系。通过收集2019年保定市二手车交易案例以及相关二手车交易数据,建立了关于二手车价值评估的BP神经网络模型,运用Matlab软件对神经网络模型进行训练和测试,将通过测试的BP神经网络模型与传统的评估方法进行比较,分别对同一辆二手车进行评估,证明了网络模型在二手车评估中的有效性及优越性。