Amonyak konsantrasyonunun tahmin edilmesi sonucunda en iyi performans, 00 nöron sayısı ve tansig aktivasyon fonksiyonu kullanılarak 0,0000 R0 puanı, 0,0000 kök ortalama kare hatası, 0,0000 ortalama mutlak yüzde hatası ve 0,0000 ortalama mutlak hata ile trainlm eğitim algoritmasıyla elde edildi. traincgf, trainscg ve traindx eğitim algoritmaları, %00 ile %00 arasında ortalama MAPE değerleriyle trainlm eğitim algoritmasının gerisinde kalsa da, yine de 'kabul edilebilir' bir performans sergilemektedirler. Tablo 0, farklı nöron sayıları, eğitim algoritmaları ve aktivasyon fonksiyonları kullanılarak amonyak konsantrasyonu için yapılan tahminlerin en iyi sonuçlarını göstermektedir.