MLP拥有高度的并行处理、高度的非线性全局作用、良好的容错性、具有联想记忆功能、非常强的自适应、自学习功能等优点 。但是MLP的网络的隐含节点个数选取非常难，停止阈值、学习率、动量常数需要采用“trial-and-error”法，极其耗时，学习速度慢并且容易陷入局部极值 。
使用MLP算法实现对本案例的财政收入预测，并与支持向量机回归模型的预测效果进行对比 。
财政收入影响因素分析及预测模型实战案例至此结束，前三篇文章链接在
财政收入影响因素分析及预测模型（一）
财政收入影响因素分析及预测模型（二）
财政收入影响因素分析及预测模型（三）
关注我可了解更多数据挖掘实战知识~ 也可以利用泰迪智能科技 TipDM数据挖掘平台 申请试用操作哟~
- 如何养出优质的短视频账号？做好四个指标，账号才能越来越好
- 服务器主板数码管显示ff,ESP8266之旋转编码器与四位数码管模块显示圈数
- 唐太宗内官四妃之一杨淑妃的传奇人生
- 古代寡妇宣泄欲望的四大奇招最后一招太绝了
- 堪称四大美女的貂蝉竟然曾经被曹操当性奴所用！
- 计算机视觉的深度学习实战四：图像特征提取
- 后周皇帝郭威一生非寡妇不娶最后连续娶四位寡妇做正室！
- 揭秘：罗斯福为何能够连任四届当选美国总统？
- 世茂城四期什么时候交房,世茂城四期多层好久交房
- 金三银四？铜三铁四才对吧......