Table 7 Results of error evaluation criteria for SPEI prediction models in arid and super-cold climate (Appropriate values are marked in bold and underlined).

From: Integration of the reptile search algorithm and the adaptive neuro-fuzzy inference system enhances standardized precipitation evapotranspiration index forecasting

Scenarios

Model

Training (70% dataset)

Test (30% dataset)

RMSE

MAE

NRMSE

CA

NASH

RMSE

MAE

NRMSE

CA

NASH

S1

ANFIS

0.21

0.15

0.22

0.14

0.94

0.39

0.29

0.31

0.37

0.58

ANFIS + WOA

0.28

0.21

0.29

0.20

0.89

0.30

0.23

0.24

0.26

0.74

ANFIS + GWO

0.28

0.20

0.29

0.20

0.89

0.34

0.23

0.27

0.29

0.68

ANFIS + RSA

0.28

0.21

0.29

0.20

0.89

0.30

0.22

0.24

0.25

0.75

S2

ANFIS

0.18

0.13

0.19

0.12

0.95

0.28

0.21

0.22

0.23

0.78

ANFIS + WOA

0.23

0.17

0.24

0.16

0.92

0.24

0.18

0.19

0.19

0.84

ANFIS + GWO

0.23

0.18

0.24

0.16

0.92

0.24

0.18

0.19

0.19

0.84

ANFIS + RSA

0.23

0.17

0.23

0.16

0.93

0.23

0.17

0.18

0.18

0.85

S3

ANFIS

0.15

0.10

0.15

0.09

0.97

0.33

0.24

0.26

0.29

0.69

ANFIS + WOA

0.23

0.17

0.24

0.16

0.92

0.24

0.17

0.19

0.19

0.84

ANFIS + GWO

0.23

0.17

0.23

0.16

0.93

0.24

0.18

0.19

0.19

0.84

ANFIS + RSA

0.23

0.17

0.23

0.16

0.93

0.23

0.18

0.18

0.19

0.85

Back to article page