问题：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。B城市一块用地20000/㎡，占地270000㎡，0.44%房价走势，经济发展指数为年增长0.44%

好的，针对这个问题，我们可以使用人工神经网络模型来设计一个预测模型，提供预测房价的功能。

首先，我们需要收集相关的数据，包括B城市的历史房价数据、经济发展指数等。然后，我们可以使用Python中的TensorFlow或者Keras等工具来建立一个神经网络模型。在设计模型时，我们需要考虑以下几个方面：

1. 定义输入层、中间层和输出层的神经元数量；
2. 选择激活函数；
3. 选择优化器和损失函数；
4. 划分训练集和测试集，进行模型训练和评估。

具体来说，我们可以将历史房价数据和经济发展指数作为输入，预测未来5年内的房价趋势。在训练模型时，我们可以使用历史数据进行训练，然后使用测试集进行评估，调整模型参数以提高预测准确率。最后，我们可以使用该模型来预测竞标地皮的成本和未来房价趋势，为A公司提供决策支持。