حسینی، س. م. ر.، گنجی خرمدل، ن. و خبتآبادی فراهانی، ا. ح. 1395. ارزیابی مدلهای تجربی و هوشمند در تخمین تبخیر و تعرق مرجع در شرایط حداقل دادههای اقلیمی؛ مطالعه موردی شهرکرد. فصلنامه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب. 7 (25): 141-128.
دینپژوه، ی. و شریفی، ع. ر. 1392. حساسیت تبخیر و تعرق گیاه مرجع به تغییر در پارامترهای هواشناسی (مطالعه موردی: سنندج و سبزوار). نشریه دانش آب و خاک. 23 (3): 25-42.
قمرنیا، ه .و سلطانی، ن. 1397. بررسی کارآیی روشهای تجربی برآورد تبخیر-تعرق مرجع (بر پایه تشت تبخیر) در اقلیمهای مختلف (مطالعه موردی ایران). تحقیقات منابع آب ایران. 14(4): 193-174.
محمدرضاپور، ا. 1396. پیشبینی تبخیر -تعرق پتانسیل ماهانه با استفاده از مدلهای ماشینبردار پشتیبان، برنامهریزی ژنتیک و سیستم استنتاج عصبی-فازی. فصلنامه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب. 7 (27): 150-135.
نورانی، و. و سیاحفرد، م. 1392. آنالیز حساسیت دادههای ورودی به شبکه عصبی مصنوعی به منظور برآورد مقدار تبخیر روزانه. مجله آب و فاضلاب. 3: 100-88.
یزدانی، م.، دستجردی، ج.، مهدوی، م. و سلطانی، س. 1390. بررسی کارآیی شبکههای عصبی پرسپترون چند لایه و زمان تأخیری در برآورد جریانهای سطحی حوزه آبخیز زایندهرود. مجله علمی-پژوهشی علوم و مهندسی آبخیزداری ایران. 16: 62-53.
Adnan, M., Ahsan, M., Rehman, A. and Nazir, M. 2017. Estimating evapotranspiration using machine learning techniques. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 8 (9): 108-113.
Antonopoulos, V. and Antonopoulos, A. 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.
Chauhan, S. and Shrivastava, R.K. 2008. Performance evaluation of reference evapotranspiration estimation using climate based methods and artificial neural networks. Water Resources Management. 23(5): 825-1023.
Deo, R. and Sahin, M. 2015. Application of the artificial neural network model for prediction of monthly standardized precipitation and evapotranspiration index using hydro-meteorological parameters and climate indices in eastern Australia. Atmospheric Research. 162: 65-81.
Huo, Z., Feng, S., Kang, S. and Dai, X. 2012. Artificial neural network models for reference evapotranspiration in an arid area of northwest China. Journal of Arid Environments. 82: 81-90.
Laaboudi, A., Mouhouche, B. and Draoui, B. 2012. Neural network approach to reference evapotranspiration modeling from limited climatic data in arid regions. International Journal of Biometeorology. 56: 831–841.
Liu, Q., Yang, Z., Cui, B. and Sun, T. 2010. The temporal trends of reference evapotranspiration and its sensitivity to key meteorological variables in the Yellow River basin, China. Hydrological Processes. 24: 2171-2181.
Mohamed, H., Wahed, A. and Snyder, R. L. 2008. Simple equation reference evapotranspiration from evaporation pans surrounded by fallow soil. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, ASCE. 134 (4): 425-429.
Mosaedi, A., Ghabaei-Sough, M., Sadeghi, H., Mooshakian, Y. and Bannayan, M. 2016. Sensitivity analysis of monthly reference crop evapotranspiration trends in Iran: a qualitative approach. Theoretical and Applied Climatology. 128 (3): 857-873.
Pereira, A. R., Villanova, N., Pereira, A. S. and Baebieri, V. A. 1995. A model for the class-A pan coefficient. Agricultural Water Management. 76, 75–82.
Raes, D. (2012). The ETo calculator, evapotranspiration from a reference surface. Reference Manual. Version 3.2. FAO. Rome, Italy.
Raghuwanshi, N. S. and Wallender, W. W. 1998. Converting from pan evaporation to evapotranspiration. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, ASCE. 124 (5): 275-277.
Snyder, R. L. 1992. Equation for evaporation pan to evapotranspiration conversions. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, ASCE. 118(6): 977–980.
Tayfur, G. and Singh, V. P. 2005. Predicting longitudinal dispersion coefficient in natural streams by artificial neural network. Journal of Hydraulic Engineering. ASCE. 131 (11): 991–1000.
Wang S., Lian, J., Peng, Y., Hu, B. and Chen, H. 2019. Generalized reference evapotranspiration models with limited climatic data based on random forest and gene expression programming in Guangxi, China. Agricultural Water Management. 221: 220-230.
Yesilnacar, M. I., Sahinkaya, E., Naz, M. and Ozkaya, B. 2008. Neural network prediction of nitrate in groundwater of Harran plain, Turkey. Environmental Geology. 56: 19-25.
Zeinolabedini-Rezaabad, M., Ghazanfari, S. and Salajegheh, M. 2020. ANFIS modeling with ICA, BBO, TLBO, and IWO optimization algorithms and sensitivity analysis for predicting daily reference evapotranspiration. Journal of Hydrologic Engineering. 25 (8): 20-33.
Zhang, X., Kang, S., Zhang, L. and Lu, J. 2010. Spatial variation of climatology monthly crop reference evapotranspiration and sensitivity coefficients in Shiyang river basin of northwest China. Agricultural Water Management. 97: 1506-1516.