《表1 北京站和南京站不同序列的SVR超参数取值》

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《BRR-SVR月降水量预测优化模型》

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注：C为SVR参数中的惩罚因子；degree为多项式的阶数；kernel为核函数；rbf为径向基核函数；sigmoid为sigmoid核函数。

根据3.2节中的方法对SVR模型和BRR模型进行校验，并选择每组序列的最优模型。不同站点不同序列所对应的SVR模型超参数不同，受篇幅限制，本文只列出北京站和南京站的SVR超参数取值（见表1）。不同站点的6组子序列对应的BRR模型超参数几乎一致，故统一设定为α1=10-3，α2=10-8，λ1=10-8，λ2=10-3。最后利用校验数据从最优SVR和BRR中筛选出该序列的最优模型，各站点的模型组合见表2。