Predicting Global Solar Radiation Using an Artificial Neural Network Single-Parameter Model

Table 1

Performance evaluation of thirty neural network models for the prediction of global solar irradiation.

Trial run no.	ANN structure	𝑟	MBE	RMSE	Normal MBE	Normal RMSE	Rank sum	Rank
1	19(T)	0.922	0.317	0.686	0.020	0.044	0.064	14
2	19(L)	0.954	0.315	0.789	0.020	0.051	0.071	18
3	20(T)	0.965	0.268	0.681	0.017	0.044	0.061	13
4	20(L)	0.903	0.482	0.980	0.031	0.063	0.094	26
5	30(T)	0.951	0.225	0.686	0.014	0.044	0.058	9
6	30(L)	0.899	0.981	1.679	0.063	0.108	0.171	28
7	32(T)	0.936	0.366	0.884	0.024	0.057	0.080	22
8	32(L)	0.918	0.264	0.966	0.017	0.062	0.079	21
9	35(T)	0.876	0.365	0.996	0.023	0.064	0.087	24
10	35(L)	0.924	0.283	0.842	0.018	0.054	0.072	19
11	36(T)	0.931	0.187	0.715	0.012	0.046	0.058	10
12	36(L)	0.909	0.210	0.888	0.013	0.057	0.070	16
13	37(T)	0.951	0.259	0.740	0.017	0.047	0.064	14
14	37(L)	0.944	0.204	0.710	0.013	0.046	0.059	11
15	39(T)	0.944	0.304	0.636	0.020	0.041	0.060	12
16	39(L)	0.875	0.456	1.228	0.029	0.079	0.108	27
17	55(T)	0.958	0.041	0.594	0.003	0.038	0.041	5
18	55(L)	0.956	0.039	0.493	0.002	0.032	0.034	2
19	62(T)	0.853	0.248	1.166	0.016	0.075	0.091	25
20	62(L)	−0.784	1.519	6.119	0.097	0.393	0.490	30
21	63(T)	0.729	−0.112	1.354	−0.007	0.087	0.080	23
22	63(L)	0.931	−0.034	0.667	−0.002	0.043	0.041	4
23	64(T)	0.912	0.337	0.775	0.022	0.050	0.071	17
24	64(L)	0.954	0.190	0.587	0.012	0.038	0.050	8
25	65(T)	0.944	0.072	0.634	0.005	0.041	0.045	6
26	65(L)	0.498	0.727	3.419	0.047	0.219	0.266	29
27	66(T)	0.939	0.154	0.611	0.010	0.039	0.049	7
28	66(L)	0.960	0.125	0.341	0.008	0.022	0.030	1
29	68(T)	0.964	0.059	0.524	0.004	0.034	0.037	3
30	68(L)	0.897	0.205	0.966	0.013	0.062	0.075	20