1. اسکندری، ع. نوری، ر. الف. معراجی، ح و کیاقادی. الف 1391. توسعه مدلی مناسب بر مبنای شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان برای پیشبینی بهنگام اکسیژنخواهی بیوشیمیایی 5 روزه. مجله محیط شناسی. 61 (38):71-82.
2. سیفی، ا. میرلطیفی، س.م و ریاحی، ح 1392. معرفی و کاربرد ماشین بردارپشتیبان حداقل مربعات در برآورد دمای خاک-تعرق مرجع و تحلیل عدم قطعیت نتایج، مطالعه موردی شهر کرمان، فصلنامه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب. 13(4) : 67-79.
3. سیدیان، س.م 1394. استفاده از روشهای نوین در تعیین پارامترهای موثر بر آبشستگی پایه پل. فصلنامه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب. 19 (5) : 1-16.
4. شریفی، ع. دینپژوه، ی. فاخریفرد، الف و مقدمنیا، ع 1392.ترکیب بهینه متغیرهای برای شبیهسازی رواناب در حوزه آبخیز امامه با استفاده از آزمون گاما.زمستان 1392، نشریه دانش آب و خاک. 4 (23) : 59-72.
5. شیخ الاسلامی، ن. قهرمان، ب. مساعدی، ا. داوری، ک و مهاجر پور، م 1393. پیشبینی دمای خاک و تعرق گیاه مرجع با استفاده از روش آنالیز مولفه اصلی و توسعه مدل رگرسیون خطی چندگانه، مطالعه موردی: ایستگاه مشهد. نشریه آب و خاک. 2 (28) : 420-429.
6. نوری، ر.ا. کراچیان، ر. خدادای دربان، ا و شکیبایی نیا، ا 1386. ارزیابی اهمیت ایستگاههای پایش کیفی رودخانهها با استفاده از آنالیز مولفههای اصلی و آنالیز فاکتور، مطالعه موردی: رودخانه کارون. نشریه آب و فاضلاب.3 (18) : 60-69.
7. هوشنگی، ن. آل شیخ، الف و ندیری، ع. الف 1394. بهینه سازی تعداد پیزومترها در ژیشبینی سطح آبهای زیرزمینی با روشهایPCA و زمین آماری. نشریه دانش آب و خاک. 2/4 (25) : 53-66.
8. ASCE Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology. 2000.Artificial neural networks in hydrology. I preliminary concepts. Journal of Hydrologic Engineering.5(2):115-123.
9. Camdevyren, H., Demyr, N., Kanik, A. and S. Keskyn. 2005. Use of principal component scores in multiple linear regression models for prediction of Chlorophyll- an in reservoirs. Ecological Modelling. 181(4): 581–589.
10. Coulibaly, P., Anctil, F. and B. Bobée. 2000. Daily reservoir inflow forecasting using artificial neural networks with stopped training approach. Journal of Hydrology. 230(3-4):244-257.
11. Durrant, P.J. 2001. Win_gamma TMA non-linear data analysis and modeling tool with applications to flood prediction. Ph.D. Thesis, Department of Computer Science, Cardiff University Wales, UK.
12. Dibike, Y., Velickov, S., Solomatine, D. and M. Abbott. 2001. Model induction with of support vector machines. Introduction and applications. Journal of Computing in Civil Engineering. 15(3): 208- 216.
13. Dawson, C.W., Abrahart, R.J., Shamseldin, A.Y. and R.L. Wibly. 2006, Flood estimation at ungauged sites using artificial neural networks. Journal of Hydrology. 319 (1-4): 391-409.
14. Helena, B., Pardo, R., Vega, M., Barrado, E., Fernandez, J.M. and L. Fernandez. 2000. Temporal evolution of groundwater composition in an alluvial aquifer (Pisuerga River, Spain) by principal component analysis. Water Research 34(3): 807–816.
15.Hosseinzadeh Talaee P. 2014. Daily soil temperature modeling using neuro-fuzzy approach. Theor. Appl. Climatol. 118: 481–489.
16. Kavzoglu, T. and I. Colkesen. 2009. A kernel functions analysis for support vector machines for land cover classification. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 11(5): 352-359.
17. Kisi, O., Sanikhani, H. Cobaner, M.(2017) Soil temperature modeling at different depths using neuro-fuzzy, neural network, and genetic programming techniques. Theoretical and Applied Climatology 129: 833–848.
18.Kisi, O., Genc, O., Dinc, S. and M. Zounemat-Kermani. 2016.Daily pan evaporation modeling using chi-squared automatic interactiondetector. neural networks. Classification and Regression treeComputers and Electronics in Agriculture. 122: 112–117.http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2016.01.026.
19. Lu, W.Z., Wang, W.J., Wang, X.K., Xu, Z.B. and A.Y.T. Leung. 2003. Using improved neural network to analyze RSP, NOx and NO2 levels in urban air in Mong Kok, Hong Kong. Environmental Monitoring and Assessment. 87(3): 235–254.
20. McCuen, RH. 1998. Hydrologic analysis and design. Prentice Hall. EnglewoodCliffs. NewJersey.
21. Noori, R., Karbassi, A. and M. Sabahi. 2010. Evaluation of PCA and gamma testtechniques on ANN operation for weekly solid waste prediction. Journal of Environmental Management. 91(3): 767-771.
22. Singh, VP. and CY. Xu. 1997. Evaluation and generalization of 13 mass transfer equations for determining free water evaporation. Hydrological Process. 11:311–324.
23.Tabachnick, B.G. and L.S. Fidell. 2001. Using Multivariate Statistics, third ed. Allyn and Bacon, Boston, London. 24.Tezal, G. and M. Buyukyildiz. 2015. Monthly evaporation forecasting using artificial neural networks and support vector machines. Journal ofTheoretical and Applied Climatology. 124(1): 69-80.
25.Wackernagel, H. 1995. Multivariate Geostatistics: an Introduction with Applications. second ed. Springer. New York and London.
26. Zare Abyaneh, H., Bayat Varkeshi, M., Golmohammadi, G. Mohammadi ,K(2016) Soil temperature estimation using an artificial neural network and co-active neuro-fuzzy inference system in two different climates.Arabian Journal of Geosciences.9: 377.