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+\chapter{模型超参数配置}
+
+\section{LSTM-Attention模型}
+\begin{table}[H]
+\centering
+\caption{LSTM-Attention模型超参数汇总}
+\begin{tabular}{ll}
+\toprule
+\textbf{参数} & \textbf{取值} \\
+\midrule
+输入维度 & 19（气象特征数） \\
+隐藏维度 & 128 \\
+LSTM层数 & 2（双向） \\
+注意力头数 & 4 \\
+每头维度 & 32 \\
+Dropout率 & 0.3 \\
+总参数量 & 983,628 \\
+Focal Loss $\alpha$ & 0.5 \\
+Focal Loss $\gamma$ & 2.0 \\
+优化器 & AdamW (lr=1e-3, weight\_decay=1e-4) \\
+学习率调度 & ReduceLROnPlateau (factor=0.5, patience=5) \\
+梯度裁剪 & max\_norm=1.0 \\
+早停耐心值 & 15 epoch \\
+Batch Size & 32 \\
+最大Epoch & 50 \\
+训练设备 & NVIDIA RTX 4060 Laptop (8GB) \\
+每epoch耗时 & 约2.5分钟 \\
+\bottomrule
+\end{tabular}
+\end{table}
+
+\section{XGBoost模型}
+\begin{table}[H]
+\centering
+\caption{XGBoost模型超参数汇总}
+\begin{tabular}{ll}
+\toprule
+\textbf{参数} & \textbf{取值} \\
+\midrule
+估计器数量 & 200 \\
+最大深度 & 6 \\
+学习率 & 0.05 \\
+L2正则化（$\lambda$） & 1.0 \\
+最小分裂增益（$\gamma$） & 0.0 \\
+子采样率 & 1.0 \\
+目标函数 & multi:softmax（4类） \\
+训练设备 & CUDA (GPU) \\
+输入特征维度 & 266（14×19展平） \\
+每分类器训练耗时 & 约2分钟 \\
+\bottomrule
+\end{tabular}
+\end{table}