انتصاری، م.، حیدری، ن.، خیرابی، ج.، علائی، م.، فرشی، ع. ا.، و وزیری، ژ. 1386. کارایی مصرف آب درکشت گلخانهای. کمیته ملی آبیاری و زهکشی ایران.
بیات ورکشی، م.، زارع ابیانه، ح. ،معروفی، ص.، سبزی پرور. ع.ا.، و سلطانی، ف. 1388. شبیهسازی تبخیر-تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روشهای تجربی در مقایسه با اندازهگیریهای لای سی متری در اقلیم نیمهخشک سرد همدان. 16(4): 79-100
پیرمرادیان، ن.، و ابول پور، ن. 1389. تخمین تبخیر- تعرق بالقوه گیاه مرجع با استفاده از منطق فازی و شبکه عصبی مصنوعی. مجله علوم زیستی واحد لاهیجان، 4(3):21-34
زارع ابیانه، ح.، بیات ورکشی، م.، و معروفی، ص. 1390. محاسبه تبخیر-تعرق واقعی گیاه سیر به روش مدلسازی چندگانه تحت شرایط کاشت لایسیمتر. مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک 18(2):141-158.
ساعدی، ا.، علیمردانی، ر. ،موسی زاده، ح.، و صالحی، ر. 1397. طراحی و پیادهسازی دستگاه کشت هیدروپونیک دوار خورشیدی مجهز به سامانه هوشمند آبیاری. ماشینهای کشاورزی. 8(2). 279-294
علیزاده، ا. 1390. رابطه آب و خاک. انتشارات دانشگاه امام رضا.
قبائی سوق، م،. مساعدی ا. حسام، م.، و هزارجریبی، ا. 1389. ارزیابی تأثیر پیشپردازش پارامترهای ورودی به شبکه عصبی مصنوعی (ANNs) با استفاده از روشهای رگرسیون گامبهگام و گاما تست بهمنظور تخمین سریعتر تبخیر و تعرق روزانه. نشریه آب و خاک. 24(3): 624-610.
کریمی، س.، شیری، ج.، و ناظمی، ا.ح. 1392. تخمین تبخیر-تعرق روزانه گیاه مرجع با استفاده از دستگاههای هوش مصنوعی (ANFIS و ANN) و معادلههای تجربی. نشریه دانش آب و خاک 2(23): 139-158
مؤذنزاده، ز. 1394. اندازهگیری و مدلسازی تبخیر-تعرق خیار در شرایط درون گلخانه. نشریه آب و خاک. 29(5): 1247-1261.
Abudu, S., Bawazir A.S., and King J.P. 2010. Infilling Missing Daily Evapotranspiration Data Using Neural Networks. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 136(5): 317-325.
Antonopoulos, V.Z. and Antonopoulos, A.V. 2017. 'Daily reference evapotranspiration estimates by artificial neural networks technique and empirical equations using limited input climate variables', Computers and Electronics in Agriculture. 132: 86-96.
Bormann, H. 2011. Sensitivity Analysis Of 18 Different Potential Evapotranspiration Models To Observed Climatic Change At German Climate Stations. Climatic Change 104:729–753.
Ciolkosz, D.E., Albright, L.D. and Both, A.J. 1998. Characterizing Evapotranspiration In A Greenhouse Lettuce Crop. Acta Hortic. 456, 255-262.
Cobaner, M. 2011. Evapotranspiration estimation by two different neuro-fuzzy inference systems. Journal of Hydrology. 398: 292-302.
Demuth, H. and Beale, M. 2009. Neural Network Toolbox For Use with MATLAB. The MathWorks. Inc.
Dou, X. and Yang, Y. 2018. Evapotranspiration estimation using four different machine learning approaches in different terrestrial ecosystems', Computers and Electronics in Agriculture. 148: 95-106.
Ed-Dahhak, A., Guerbaoui, M., ElAfou, Y., Outanoute, M., Lachhab, A., Belkoura, L., and Bouchikhi, B. 2013. Implementation of fuzzy controller to reduce water irrigation in greenhouse using LabView, International Journal of Engineering and Advanced Technology Studies. 1: 12-22.
Evans, R., Sneed, R.E. and Cassel, D.K. 2006. Irrigation scheduling to improve water and energy use efficiencies (North Carolina Cooperative extension Service).
Ji, R. Qi, L. and Huo, Z. 2012. 'Design of fuzzy control algorithm for precious irrigation system in greenhouse', Computer and Computing Technologies in Agriculture. V: 278-83.
Jovic, S. Nedeljkovic, B. Golubovic, Z. and Kostic, N. 2018. Evolutionary algorithm for reference evapotranspiration analysis. Computers and Electronics in Agriculture. 150: 1-4.
Javadi Kia, P., Tabatabaee Far, A., Omid, M., Alimardani, R. and Naderloo, L. 2009. 'Intelligent control based fuzzy logic for automation of greenhouse irrigation system and evaluation in relation to conventional systems', World Applied Sciences Journal. 6: 16-23.
Mathieu, J.J. and Albright, L.D. 2002. Evaluation of Crop Evapotranspiration Rates for Use in Fault Detection in Hydroponic Systems.ASAE Annual Meeting. The American Society of Agricultural and Biological Engineers. www.asabe.org.
Mascarini, L., Delfino, O.S. and Vilella, F. 2001. Evapotranspiration Of Two Gerbera Jamesonii Cultivars In Hydroponics: Adjustment Of Models For Greenhouses. Acta Hortic. 554, 261-270
Kişi, Ö. and Öztürk, Ö. 2007. Adaptive neurofuzzy computing technique for evapotranspiration estimation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 133: 368-379.
Neto, A.J.S. Zolnier, S. and Lopes, D.C. 2014. Development and evaluation of an automated system for fertigation control in soilless tomato production. Computers and electronics in agriculture. 103: 17-25.
Pal, M. and Deswal, S. 2009. M5 model tree based modeling of reference evapotranspiration. Hydrological Processes.
23(10): 1437-1443.
Patil, A.P. and Deka, P.C. 2016. 'An extreme learning machine approach for modeling evapotranspiration using extrinsic inputs', Computers and Electronics in Agriculture. 121: 385-92.
Reis, M.M., Silva, A.J.S., Junior, J.Z., Santos, L.D.T., Azevedo, A.M. and Lopes, É.M.G. 2019. 'Empirical and learning machine approaches to estimating reference evapotranspiration based on temperature data', Computers and Electronics in Agriculture. 165: 104937.
Reuter, D.C. and Everett, R.S. 2000. 'Control theory and applications: Neural-fuzzy controller for lawn irrigation.'
Saggi, M.K. and Jain, S. 2019. 'Reference evapotranspiration estimation and modeling of the Punjab Northern India using deep learning', Computers and Electronics in Agriculture. 156: 387-98.
Shiri, J., Nazemi, A.H., Sadraddini, A.A., Landeras, G., Kisi, O., Fard, A.F., and Marti, P. 2013. Global cross-station assessment of neuro-fuzzy models for estimating daily reference evapotranspiration. Journal of hydrology. 480: 46-57.
Tang, D., Feng, Y., Gong, D., Hao, W., and Cui, N. 2018. 'Evaluation of artificial intelligence models for actual crop evapotranspiration modeling in mulched and non-mulched maize croplands', Computers and Electronics in Agriculture. 152: 375-84.