I detta dokument presenteras förbättringen av den fuzzy inference modell som främst utvecklats för att förutsäga nederbörd med data från United States Department of Agriculture (USDA) Soil Climate Analysis Network (SCAN) Station vid Alabama Agricultural and Mechanical University (AAMU) Campus för 2004. Den primära modellen utvecklades med Fuzzy variabler utvalda baserat på graden av association av olika faktorer med olika kombinationer som orsakar nederbörd. En ökning av vindhastigheten (WS) och en minskning av temperaturen (TP) jämfört med ith och (i-1): e dagen befanns ha ett positivt samband med nederbörd. Resultaten av modellen visade bättre prestanda efter införandet av tröskelvärdena för 1) relativ luftfuktighet (RH) av ith dag; 2) luftfuktighet ökning (HI) jämfört med mellan ith och (i-1): e dag; och 3) produkt (P) ökning av vindhastighet (WS) och minskning av temperatur (TP) jämfört med mellan ith och (i-1): e dag. När det gäller den förbättrade modellen var felen mellan den faktiska och den beräknade nederbörden 1,20 %, 2,19 % och 9,60 % vid användning av USDA-SCAN-data från AAMU:s campus för åren 2003, 2004 respektive 2005. Den förbättrade modellen testades på William A. Thomas Agricultural Research Station (WTARS) och Bragg farm i Alabama för att kontrollera modellens tillämplighet. Felen mellan den faktiska och beräknade mängden nederbörd (RF) var 3,20 %, 5,90 % och 1,66 % med användning av USDA-SCAN-uppgifter från WATARS för åren 2003, 2004 respektive 2005. På samma sätt var felen 10,37%, 11,69% och 25,52% vid användning av SCAN-uppgifter från Bragg gård för åren 2004, 2005, respektive 2006. Den primära modellen gav värdet av felet motsvarar 12,35 % med hjälp av USDA-SCAN-data från AAMU campus för 2004. Den nuvarande modellens prestanda visade sig vara bättre än den primära modellen.
Influantial i vindhastighet och temperatur befanns ha ett positivt samband med nederbörd men den föreslagna modellen visade förbättrad prestanda efter att ha lagt till tröskelvärdena för luftfuktighet REF.