"یکی از گامهای مهم در توسعه شبکه‌های عصبی مصنوعی طراحی معماری شبکه است که تأثیر زیادی بر عملکرد شبکه دارد. در طراحی معماری شبکه‌های عصبی مصنوعی، عواملی از قبیل تعداد لایه‌های پنهان، تعداد نرون‌ها در هر لایه، توابع تبدیل و الگوریتم آموزش باید تعیین شوند. محققان در طراحی معماری شبکه به‌طور عمده از طریق سعی و خطا عمل می‌کنند و یا اینکه اثر متقابل بین عوامل مختلف در طراحی معماری شبکه را در نظر نمی‌گیرند. در این تحقیق، یک مدل مبتنی بر تکنیک طراحی آزمایشها برای طراحی بهینه معماری شبکه عصبی با یادگیری تحت نظارت، با توجه به اثر متقابل بین عوامل ذکرشده، ارائه می‌شود.
در این تحقیق، از مدل پیشنهادی برای طراحی معماری شبکه عصبی به منظور پیش‌بینی مصرف نفت‌گاز کل کشور استفاده شده است. به‌منظور مقایسه عملکرد مدل پیشنهادی با استفاده از روش سعی و خطا به‌عنوان یکی از روشهای مرسوم در طراحی معماری، یک مدل شبکه عصبی برای پیش‌بینی مصرف نفت‌گاز توسعه داده شده و طی آن برتری مدل پیشنهادی نشان داده شده است. همچنین برای مقایسه عملکرد شبکه عصبی با روشهای آماری، دو مدل با استفاده از رگرسیون و ARIMA طراحی شده‌اند. نتایج به دست آمده در پیش‌بینی مصرف نفت‌گاز در این بخش نیز نشان می‌دهد که پیش‌بینی با شبکه‌عصبی طراحی شده جوابهای بهتری دارد."