## 4 Results and Discussion
### AI-Based Models Employed for Prediction Tasks
\begin{table}
\begin{tabular}{c c c c c c c c} \hline \hline
**Stage** & **Model** & **R** & **MBE** & **RMSE** & **MAPE** & **Sd** & **Rank** \\ \hline \hline \multirow{8}{*}{**Testing**} & **ANN** & 0.73 & 0.06 & 13.74 & 0.96 & 13.74 & 19 \\ \cline{2-7}  & **DT** & 0.98 & 0.00 & 3.52 & 0.22 & 3.52 & 4 \\ \cline{2-7}  & **SVM** & 0.92 & \(-\)1.34 & 8.21 & 0.34 & 8.10 & 9 \\ \cline{2-7}  & **ELM** & 0.30 & 91.89 & 93.73 & 9.63 & 18.52 & 23 \\ \cline{2-7}  & **GBoost** & 1.00 & 0.00 & 0.30 & 0.02 & 0.30 & 1 \\ \cline{2-7}  & **xGBoost** & 0.99 & 0.00 & 2.04 & 0.15 & 2.04 & 2 \\ \cline{2-7}  & **RF** & 0.97 & 0.00 & 5.28 & 0.32 & 5.29 & 5 \\ \cline{2-7}  & **TreeBag** & 0.96 & 0.05 & 5.33 & 0.31 & 5.33 & 6 \\ \cline{2-7}  & **GLR** & 0.88 & 0.00 & 9.28 & 0.65 & 9.28 & 12 \\ \cline{2-7}  & **GPR** & 0.93 & 0.00 & 7.28 & 0.53 & 7.29 & 7 \\ \cline{2-7}  & **LR** & 0.62 & \(-\)3.44 & 15.63 & 1.10 & 15.25 & 21 \\ \cline{2-7}  & **GAM** & 0.99 & 0.00 & 2.41 & 0.20 & 2.41 & 3 \\ \cline{2-7}  & **KRR** & 0.60 & \(-\)5.01 & 17.23 & 1.08 & 16.50 & 22 \\ \cline{2-7}  & **KNN** & 0.84 & \(-\)8.04 & 13.68 & 0.84 & 11.07 & 20 \\ \cline{2-7}  & **LRR** & 0.88 & 0.00 & 9.34 & 0.64 & 9.34 & 14 \\ \cline{2-7}  & **BaysLR** & 0.85 & 0.20 & 10.19 & 0.68 & 10.19 & 15 \\ \cline{2-7}  & **CNN** & 0.92 & \(-\)2.36 & 8.21 & 0.58 & 7.87 & 10 \\ \cline{2-7}  & **FNN** & 0.90 & \(-\)0.13 & 8.31 & 0.58 & 8.32 & 11 \\ \cline{2-7}  & **DNN** & 0.88 & \(-\)5.19 & 10.67 & 0.74 & 9.32 & 17 \\ \cline{2-7}  & **ResNet** & 0.89 & 0.13 & 8.83 & 0.64 & 8.84 & 13 \\ \cline{2-7}  & **FCNN** & 0.92 & 0.93 & 7.73 & 0.54 & 7.68 & 8 \\ \cline{2-7}  & **LSTM** & 0.85 & 0.07 & 11.02 & 0.74 & 11.02 & 16 \\ \cline{2-7}  & **LSTM-RNN** & 0.84 & 0.74 & 10.96 & 0.73 & 10.94 & 18 \\ \cline{2-7}  & **ANN** & 0.65 & \(-\)0.65 & 18.78 & 2.68 & 18.79 & 20 \\ \cline{2-7}  & **DT** & 0.88 & 0.13 & 11.89 & 1.57 & 11.90 & 5 \\ \cline{2-7}  & **SVM** & 0.71 & \(-\)2.65 & 17.27 & 1.62 & 17.09 & 17 \\ \cline{2-7}  & **ELM** & 0.14 & 18.12 & 29.99 & 6.11 & 23.93 & 23 \\ \cline{2-7}  & **GBoost** & 0.85 & \(-\)0.04 & 12.83 & 1.83 & 12.85 & 10 \\ \cline{2-7}  & **xGBoost** & 0.92 & 0.19 & 9.60 & 1.32 & 9.61 & 1 \\ \cline{2-7}  & **RF** & 0.90 & \(-\)0.10 & 10.75 & 1.41 & 10.76 & 2 \\ \cline{2-7}  & **TreeBag** & 0.90 & 0.05 & 10.82 & 1.41 & 10.83 & 3 \\ \cline{2-7}  & **GLR** & 0.87 & 0.78 & 11.79 & 1.67 & 11.78 & 8 \\ \cline{2-7}  & **GPR** & 0.87 & 1.43 & 12.66 & 1.65 & 12.59 & 9 \\ \cline{2-7}  & **LR** & 0.67 & \(-\)3.90 & 18.67 & 2.80 & 18.28 & 21 \\ \cline{2-7}  & **GAM** & 0.87 & 0.22 & 11.67 & 1.71 & 11.69 & 6 \\ \cline{2-7}  & **KRR** & 0.44 & \(-\)6.41 & 22.90 & 3.01 & 22.01 & 22 \\ \cline{2-7}  & **KNN** & 0.82 & \(-\)10.27 & 18.69 & 2.59 & 15.64 & 19 \\ \cline{2-7}  & **LRR** & 0.88 & 0.50 & 11.53 & 1.61 & 11.53 & 4 \\ \cline{2-7}  & **BaysLR** & 0.80 & 0.56 & 14.42 & 1.82 & 14.43 & 13 \\ \cline{2-7}  & **CNN** & 0.80 & \(-\)2.39 & 14.68 & 1.89 & 14.50 & 16 \\ \cline{2-7}  & **FNN** & 0.87 & 0.23 & 11.71 & 1.66 & 11.72 & 7 \\ \cline{2-7}  & **DNN** & 0.86 & \(-\)4.96 & 13.41 & 1.97 & 12.47 & 14 \\ \cline{2-7}  & **ResNet** & 0.85 & 0.16 & 12.69 &  
\begin{table}
\begin{tabular}{c c c c c c c c} \hline \hline
**Stage** & **Model** & **R** & **MBE** & **RMSE** & **MAPE** & **Sd** & **Rank** \\ \hline \hline \multirow{8}{*}{**Testing**} & **ANN** & 0.65 & \(-\)4.73 & 28.49 & 1.91 & 28.11 & 21 \\ \cline{2-7}  & **DT** & 0.94 & 0.00 & 11.68 & 0.62 & 11.69 & 4 \\ \cline{2-7}  & **SVM** & 0.87 & \(-\)3.86 & 18.18 & 0.85 & 17.77 & 8 \\ \cline{2-7}  & **ELM** & 0.20 & 231.90 & 234.25 & 24.26 & 33.10 & 23 \\ \cline{2-7}  & **GBoost** & 1.00 & 0.00 & 0.69 & 0.06 & 0.69 & 1 \\ \cline{2-7}  & **xGBoost** & 0.99 & 0.00 & 5.05 & 0.39 & 5.06 & 2 \\ \cline{2-7}  & **RF** & 0.93 & 0.29 & 13.33 & 0.82 & 13.33 & 6 \\ \cline{2-7}  & **TreeBag** & 0.94 & 0.07 & 12.88 & 0.79 & 12.89 & 5 \\ \cline{2-7}  & **GLR** & 0.71 & 0.00 & 23.72 & 1.65 & 23.73 & 11 \\ \cline{2-7}  & **GPR** & 0.84 & 0.00 & 18.54 & 1.31 & 18.55 & 7 \\ \cline{2-7}  & **LR** & 0.61 & \(-\)6.39 & 27.61 & 1.86 & 26.88 & 19 \\ \cline{2-7}  & **GAM** & 0.98 & 0.00 & 6.77 & 0.55 & 6.78 & 3 \\ \cline{2-7}  & **KRR** & 0.53 & \(-\)9.91 & 32.28 & 2.09 & 30.73 & 22 \\ \cline{2-7}  & **KNN** & 0.68 & \(-\)17.55 & 30.88 & 1.84 & 25.43 & 20 \\ \cline{2-7}  & **LRR** & 0.70 & 0.02 & 24.02 & 1.68 & 24.04 & 15 \\ \cline{2-7}  & **BaysLR** & 0.60 & \(-\)0.45 & 26.92 & 2.01 & 26.93 & 16 \\ \cline{2-7}  & **CNN** & 0.85 & 5.58 & 18.39 & 1.40 & 17.53 & 9 \\ \cline{2-7}  & **FNN** & 0.80 & 3.10 & 20.67 & 1.50 & 20.45 & 12 \\ \cline{2-7}  & **DNN** & 0.81 & \(-\)6.03 & 21.23 & 1.43 & 20.36 & 14 \\ \cline{2-7}  & **ResNet** & 0.79 & 2.59 & 20.79 & 1.49 & 20.63 & 13 \\ \cline{2-7}  & **FCNN** & 0.83 & \(-\)1.62 & 19.01 & 1.34 & 18.95 & 10 \\ \cline{2-7}  & **LSTM** & 0.68 & \(-\)0.63 & 27.63 & 2.01 & 27.64 & 17 \\ \cline{2-7}  & **LSTM-RNN** & 0.66 & \(-\)0.41 & 28.13 & 2.05 & 28.15 & 18 \\ \cline{2-7}  & **ANN** & 0.61 & \(-\)4.64 & 29.78 & 4.61 & 29.45 & 21 \\ \cline{2-7}  & **DT** & 0.75 & 2.25 & 25.37 & 3.68 & 25.30 & 11 \\ \cline{2-7}  & **SVM** & 0.74 & \(-\)4.25 & 24.05 & 3.12 & 23.70 & 7 \\ \cline{2-7}  & **ELM** & 0.12 & 129.92 & 134.56 & 31.91 & 35.07 & 23 \\ \cline{2-7}  & **GBoost** & 0.69 & 1.59 & 28.09 & 4.25 & 28.08 & 16 \\ \cline{2-7}  & **xGBoost** & 0.82 & 1.97 & 20.18 & 3.11 & 20.11 & 3 \\ \cline{2-7}  & **RF** & 0.83 & 1.05 & 19.45 & 3.03 & 19.45 & 1 \\ \cline{2-7}  & **TreeBag** & 0.83 & 1.20 & 19.47 & 3.05 & 19.46 & 2 \\ \cline{2-7}  & **GLR** & 0.74 & 2.41 & 23.58 & 4.00 & 23.49 & 9 \\ \cline{2-7}  & **GPR** & 0.76 & 3.77 & 24.72 & 3.76 & 24.46 & 10 \\ \cline{2-7}  & **LR** & 0.64 & \(-\)6.66 & 27.54 & 4.37 & 26.75 & 18 \\ \cline{2-7}  & **GAM** & 0.67 & 0.36 & 27.63 &