Tahmin sürecinde, en iyi sonucu elde etmek için farklı aktivasyon fonksiyonları, eğitim algoritmaları ve nöron sayılarına sahip sinir ağı yapıları test edilmiştir. Çalışmada, tahminler üç farklı ileri beslemeli geri yayılım eğitim algoritması (Levenberg Marquardt (trainlm), Bayes düzenlemesi (trainbr) ve Ölçekli eşlenik gradyan (trainscg)), iki farklı aktivasyon fonksiyonu (tansig ve logsig) ve 00 farklı nöron numarası (0,0,0,0,00,00,00,00,00,00) kullanılarak gerçekleştirilmiştir.