Este estudio tiene como objetivo considerar datos del método de Boltzmann de red (LBM)-magnetohidrodinámica (MHD) para desarrollar ecuaciones que predigan cuantitativamente la tasa promedio de transferencia de calor. El enfoque actual considera una cavidad rectangular 2D con paredes laterales adiabáticas, donde la pared inferior se calienta mientras que la superior se mantiene fría. Se consideró la convección de Rayleigh-Bénard (RB) como un fenómeno de transferencia de calor dentro de la cavidad. El número de Hartmann (), variando el ángulo de inclinación (), se consideró en el desarrollo de las ecuaciones al tener en cuenta los parámetros de entrada, a saber, los números de Rayleigh (), los números de Darcy () y la porosidad () de la cavidad en diferentes segmentos. Cada segmento considera un enfoque basado en datos para calibrar el algoritmo de Levenberg-Marquardt (LM), que está altamente vinculado con el método de aprendizaje automático de red neuronal artificial (ANN). Se han realizado validaciones separadas en secciones correspondientes para mostrar la precisión de las ecuaciones. En general, los coeficientes de determinación () se encontraron dentro del rango de 0.85 a 0.99. Los hallazgos significativos de este estudio presentan ecuaciones matemáticas para predecir el número de Nusselt promedio (). Las ecuaciones pueden utilizarse para predecir cuantitativamente la transferencia de calor sin simular directamente LBM. En otras palabras, las ecuaciones pueden considerarse métodos de validación para cualquier modelo LBM-MHD, que considere la convección de RB dentro del rango de los parámetros en cada ecuación.