Neste capítulo, os resultados da modelagem ANN são discutidos através de parâmetros de desempenho, gráficos de séries temporais e apresentação através de tabelas. Antes da aplicação do modelo ANN, a análise estatística dos dados está concluída. É discutido anteriormente que a seleção da combinação de entrada apropriada a partir dos dados disponíveis é o passo crucial do processo de desenvolvimento do modelo. Foram utilizados cinco tipos diferentes de técnicas de seleção de variáveis de entrada (IVS) e vinte e seis combinações de entrada foram preparadas com base nas técnicas de IVS que são discutidas na seção 4.2. Finalmente, os resultados de quatro modelos ANN são discutidos um a um. Em primeiro lugar, o modelo de rede neural avançado foi escolhido para prever o oxigênio dissolvido do rio Surma com todas as vinte e seis combinações de entrada e comparado entre si. Em segundo lugar, a análise de sensibilidade foi feita alterando o valor das variáveis de entrada individuais em uma determinada porcentagem. Em terceiro lugar, foram selecionadas seis melhores combinações de entrada com base em seus desempenhos e o resto dos três modelos ANN foram utilizados com as seis combinações de entrada selecionadas. Finalmente, os três melhores modelos de cada modelo ANN foram escolhidos para comparar uns com os outros. Os resultados da análise de dados estatísticos, os resultados do IVS e os resultados dos modelos ANN serão discutidos cronologicamente neste capítulo.