为找出浙江省极端降雨的预测模型，文章选取了3种极端降雨指数，基于高斯回归(GEP)、自适应模糊神经网络(ANFIS)、多元自适应回归(MARS)和梯度提升决策树算法(GBDT)构建了浙江省极端降雨指数预测模型，结果表明：GEP模型在3种极端降雨指数预测中均表现出了极高的精度，同时该模型在气候条件相似的地区内具有极高的适用性，表明GEP模型可作为浙江省极端降雨预测的标准模型使用。
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