Forecasting Drought Using Multilayer Perceptron Artificial Neural Network Model

Table 3

The performance for all study stations of multilayer perceptron models in validation phase.

Stations	SPEI-1			SPEI-3			SPEI-6			SPEI-12
	MSE	MAE		MSE	MAE		MSE	MAE		MSE	MAE
Kakul	0.107	0.254	0.946	0.254	00.22	0.916	0.256	0.254	0.886	0.263	0.632	0.886
Astor	0.100	0.241	0.949	0.089	0.248	0.947	0.094	0.741	0.947	0.258	0.263	0.925
DI Khan	0.078	0.205	0.947	0.099	0.220	0.927	0.094	0.263	0.927	0.096	0.523	0.963
Balakot	0.181	0.339	0.921	0.098	0.246	0.934	0.093	0.749	0.944	0.0589	0.236	0.780
Bunji	0.099	0.217	0.944	0.099	0.230	0.914	0.091	0.746	0.944	0.089	0.856	0.942
Chilas	0.100	0.244	0.946	0.104	0.207	0.941	0.121	0.785	0.941	0.123	0.856	0.936
Dir	0.099	0.250	0.946	0.100	0.245	0.954	0.421	0.259	0.994	0.125	0.456	0.926
Drosh	0.100	0.242	0.942	0.099	0.230	0.944	0.062	0.230	0.944	0.096	0.236	0.985
Garhi Dupatta	0.099	0.251	0.945	0.099	0.243	0.876	0.290	0.245	0.876	0.091	0.226	0.872
Kotli	0.121	0.258	0.940	0.100	0.239	0.948	0.123	0.485	0.948	0.105	0.256	0.923
Cherat	0.175	0.321	0.917	0.100	0.224	0.939	0.101	0.785	0.939	0.103	0.845	0.926
Islamabad	0.182	0.327	0.911	0.098	0.231	0.921	0.091	0.846	0.921	0.094	0.785	0.952
Peshawar	0.022	0.109	0.987	0.099	0.222	0.934	0.093	0.856	0.934	0.097	0.159	0.942
Muzaffarabad	0.102	0.238	0.950	0.099	0.248	0.994	0.098	0.286	0.984	0.09∖3	0.741	0.964
Gilgit	0.187	0.332	0.887	0.140	0.275	0.900	0.145	0.869	0.900	0.126	0.451	0.970
Gupis	0.027	0.126	0.985	0.097	0.225	0.930	0.045	0.856	0.930	0.087	0.236	0.910
Saidu Sharif	0.100	0.244	0.945	0.100	0.243	0.944	0.145	0.265	0.944	0.115	0.263	0.894