احمدی، ف.، رادمنش، ف. و میر عباسی نجفآبادی، ر. 1393. مقایسه روشهای برنامهریزی ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان در پیشبینی جریان روزانه رودخانه ) مطالعه موردی: رودخانه باراندوز چای). مجله آبوخاک. 6 (28): 1162-1171.
خسروی، م.، سلاجقه، ع.، مهدوی، م. و محسنی ساروی، م. 1391. پیشبینی سیل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره غیرخطی. نشریه مرتع و آبخیزداری، مجله منابع طبیعی ایران، 65 (3):341-439.
شعبانلو، س.، صدقی، خ.، ثقفیان، ب. و موسوی جهرمی، ح. 1387. پهنهبندی سیلاب در شبکه رودخانههای استان گلستان با استفاده از GIS. مجله پژوهش آب ایران. 3 (2): 11-22.
قاسمی، ع.، حاجی بابایی، ا. و شمسایی، ا. 1392. مدیریت سیلاب، سامانه پیشبینی و هشدار سیل. کنفرانس ملی مدیریت سیلاب.
محرم پور، م.، محرابی ،ع. و کاتوزی، م. 1390. بهکارگیری ماشین بردار پشتیبان SVM برای پیشبینی دبی روزانه. چهارمین کنفرانس مدیریت منابع آب ایران.
Aytek, A. and Kisi, O. 2008. A genetic programming approach to suspended sediment modeling. Journal of Hydrology. 351: 288-298
rmatics Integration Platform for Regional Flood Inundation Warning Systems. Journal of Water. 11(1).
Dey P. and Das A. 2016. A utilization of GEP (gene expression programming) metamodel and PSO (particle swarm optimization) tool to predict and optimize the forced convection around a cylinder. Journal of energy. 19: 447-458.
Ferreira, C. 2001. Gene expression program-ming a new adaptive algorithm for solving problems. Complex Systems 13(2): 87-129.
Huang, W., Cao, Z., Huang, M., Duan, W., Ni, Y. and Yang, w. 2019. A New Flash Flood Warning Scheme Based on Hydrodynamic Modelling. Journal of Water. 11(6).
Khatibi, R., Ghorbani, M.A., Hasanpourkashani, M., and Kisi, O. 2010. Comparison of three artificial intelligence techniques for discharge routing”. Journal of hydrology. 403(3-4): 201-212.
Lu X., Ju Y., Wu L., Fan. J., Zhang F., Li Z. 2018. Daily pan evaporation modeling from local and cross-station data using three tree-basedmachine learning models. Journal of Hydrology. 556: 668-684.
Modaresi, F., Araghinejad, S. and Ebrahimi, K. 2018. A comparative assessment of Artificial Neural Network, Generalized Regression Neural Network, Least-Square Support Vector Regression, and K- Nearest Neighbor Regression for monthly streamflow forecasting in linear and nonlinear conditions. Water Resources Management. 32(1): 243-258.
Pai, P.F. and Hong W.C. 2007. A recurrent support vector regression model in rainfall forecasting. Hydrological Process. 21:819-827.
Vapnik V.N. 1998. Statistical Learning Theory. Wiley, New York.