A地产公司需要竞标B城市的一块商业用地，因此，A公司需要评估该城市未来的房价趋势，以确保在未来5年内可以收回竞标地皮的成本。为此，A公司要做一个关于B城市的房价趋势的分析。 设计：请你以人工神经网络模型为基础，为A公司设计一个预测模型，提供预测房价的功能。并绘制数据处理流程图

首先，数据收集是必要的。我们需要收集关于B城市房价的历史数据，包括各种因素，例如地理位置、房屋大小、建筑年份、房屋类型等等。这些数据可从政府部门、房地产网站、房屋中介等来源获得。

接下来，进行数据清洗和准备。这将包括删除无效数据、填充缺失值、归一化数据、删除异常值等等。

然后，我们需要将数据划分为训练集和测试集。训练集将用于训练神经网络模型，测试集将用于评估模型的性能。

在训练模型之前，我们需要对数据进行特征工程。这将包括特征选择、特征提取和特征转换等过程。这些过程可以帮助我们识别数据中的模式和规律，以及减少噪声和冗余。

接下来，我们可以使用人工神经网络模型进行训练。我们可以选择不同类型的神经网络，例如前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。我们需要选择一个适当的模型结构，并使用训练数据对其进行训练。

最后，我们可以使用已训练的模型对新数据进行预测。我们可以使用模型的输出来预测房价趋势，并对未来5年内的房价做出预测。

以下是数据处理流程图的一个示例：