A previsão da radiação solar de um determinado local depende de uma série de factores de entrada. É uma tarefa muito importante e crucial escolher alguns parâmetros de entrada relevantes para conseguir uma melhor previsão. Este livro aborda a aplicação do sistema de inferência neuro-fuzzy adaptativo (ANFIS) para selecionar os parâmetros de entrada mais relevantes para a previsão exacta da radiação solar global diária (GSR). Três cidades importantes da Índia Oriental, ou seja, Bhubaneswar, Visakhapatnam e Calcutá, são consideradas como estudos de caso. Os modelos são construídos através de várias combinações de parâmetros de entrada, ou seja, utilizando uma, duas ou três entradas para obter os conjuntos mais relevantes. É apresentada uma comparação entre o valor previsto e o valor medido da radiação solar global diária numa superfície horizontal. Os parâmetros de entrada do modelo utilizado neste trabalho são a duração da luz solar, a temperatura e a humidade, enquanto o índice de claridade é considerado um parâmetro de saída. Os dados de radiação solar relativos a 1825 dias (ano 2000-2005) no leste da Índia são utilizados para treinar o ANFIS e os dados relativos a 365 dias são utilizados para testar.