رحیمی خوب، ع.، بهبهانی، س. م. ر. و نظریفر، م. 1385. بررسی استفاده از حداقل دادههای هواشناسی در معادله پنمن- مانتیث (مطالعه موردی: استان خوزستان). مجله علمی پژوهشی علوم کشاورزی. 3. ص:591-560.
سامتی،م.، قهرمان،ن.، قربانی،خ.1390. کاربرد مدل داده کاوی M5 در پیشبینی تبخیر-تعرق پتانسیل (مطالعه موردی: ایستگاه شیراز)- اولین کنفرانس ملی هواشناسی و مدیریت آب کشاورزی، کرج، ایران.
شایان نژاد،م. 1385. مقایسهی دقت روشهای شبکههای عصبی مصنوعی و پنمن - مانتیث در محاسبه تبخیر-تعرق پتانسیل. همایش ملی مدیریت شبکههای آبیاری و زهکشی. اهواز، ایران
فرشی،ع.ا،م.ر. شریفی،ر. جاراللهی،م.ر. قائمی،م. شهابیفر،م. تولائی،م. 1376. برآورد آب مورد نیاز گیاهان عمده زراعی و باغی کشور (جلد اول گیاهان زراعی). وزارت کشاورزی، سازمان تات، موسسه تحقیقات خاک و آب، نشر آموزش کشاورزی، کرج.
Ahmad,S., Simonovic,S.P. 2005.Anartificial neural network model for generating hydrograph from hydro–meteorological parameters. Journal of hydrology, (315), 236-251.
Allen,G.R., Pereira,S.L., Raes,D and Smith,M. 1998. Crop evapotranspiration. Guidelines for computing crop water requirement. FAO Irrigation and Drainage Paper 56, Rome, Italy.
Bruton,J.M., McClendon,R.W., Hoogenboom, G. 2000. Estimating daily pan evaporation with artificial neural networks. Trans. ASAE., ASAE 43 (2), 491–496.
Dayhoff,J.E. 1990. Neural Network Principles, Prentice-Hall International, U.S.A
Diamantopoulou,M.J., Georgiou.P.E and Papamichial,D.M. 2010. Performance evaluation of artificial neural networks in estimating reference evapotranspiration with minimal meteorological data. Global nest Journal.
Hargreaves,G.H. 1994. Defining and using reference evapotranspiration. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 120(6): 1132-1139.
Jain,
S.K., Nayak.
P.C., Sudheer.
K.P. 2008 Models for estimating evapotranspiration using artificial neural networks, and their physical interpretation, Hydrological Processes, 22(13).
Jensen,M.E., Burman,R.D and Allen,R.G. 1990. Evapotranspiration and Irrigation Water Requirement. ASCE Manual, No.70, U.S.A.
Jensen,D.T., Hargreaves,G.H., Temesgen,B., and Allen,R.G. 1997. Computation of ET0 under non-ideal conditions. J. Irrig. Drain. Eng., ASCE, 123(5): 394-400.
Keskin,M.E., Terzi,O. 2006. Artificial neural networks models of daily pan evaporation. J. Hydrol. Eng., ASCE 11 (1): 65– 70.
Ozgur kisi. 2007.odeling monthly evaporation using two different neural computing techniques
Irrigation Science Volume 27(5): 417-430
Pal,M., Deswal,S. 2009. M5 model tree based modeling of reference evapotranspiration. Hydrol. Process. 23:1437-1443.
Quinlan,J.R. 1992. Learning with continuous classes. Proceedings of Fifth Australian joint conference on artificial intelligence, Singapore, pp: 343–348.
Slavisa Trajkovic 2009.Comparison of radial basis function networks and empirical equations for converting from pan evaporation to reference evapotranspiration
Hydrological Processes, 23(6): 874 – 880.
Witten,I.H and Frank,E. 2005. Data mining: practical machine learning tools and techniques with Java implementations. Morgan Kaufmann:San Francisco, p: 664.