Цель – на основе анализа опубликованных данных по разработке регрессионных моделей оценки потока суммарной солнечной радиации предложить новые регрессионные модели с использованием доступных метеорологических данных. Представлены основные этапы разработки регрессионных моделей и подходы к их реализации. Разработка и сравнение точности моделей выполнены на основе метеорологических данных (максимальная и минимальная температура, влажность воздуха, общая и нижняя облачность) г. Иркутск за период 2007– 2019 гг. При калибровке и валидации моделей использовались открытые базы данных наземных измерений метеостанций. В результате проведенного анализа литературных источников представлены основные этапы разработки регрессионных моделей и подходы к их реализации. Проведена калибровка и валидация 10 известных и 7 новых регрессионных моделей, в том числе 3 на основе метода опорных векторов. Показано, что наибольшую точность для оценки суммарной солнечной радиации с суточной детализацией показали новые модели, использующие данные о температуре и влажности воздуха, атмосферном давлении, общей и нижней облачности. Минимальная средняя абсолютная ошибка рассмотренных известных моделей при оценке суточных значений суммарной солнечной радиации за период 2016–2019 гг. составила 627,52 Вт·ч/м2·сут, новых предложенных регрессионных моделей – 504,7 Вт·ч/м2·сут, регрессионных моделей на основе метода опорных векторов – 463,2 Вт·ч/м2·сут. На основе анализа средней ошибки смещения определены модели, имеющие наибольшую точность для оценки  месячных и годовых сумм суммарной солнечной радиации: известная регрессионная модель, использующая данные о влажности воздуха, а также регрессионная модель на основе метода опорных векторов.