جهانگیر، ع.ر.، رائینی، م و ضیا احمدی، م.خ. 1387. شبیهسازی فرآیند بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) با مدل HEC-HMSدر حوضه معرف کارده. مجله آب و خاک (علوم وصنایع کشاورزی). 22.2: 72-84.
زارعابیانه، ح.، بیاتورکشی، م.، معروفی، ص و امیری چایجان، ر. 1389. ارزیابی سیستمهای هوشمند عصبی در کاهش پارامترهای تخمین تبخیر و تعرق گیاه مرجع. مجله آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی). 24.2: 297-305.
زارعابیانه، ح.، قاسمی، ا.، بیاتورکشی، م و معروفی، ص. 1388. ارزیابی دقت شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی تبخیر و تعرق گیاه سیر براساس دادههای لایسیمتری در منطقه همدان. نشریه آب و خاک، 23.3: 176-185.
صیادی، ح.، اولاد غفاری، ا.، فعالیان، ا و صدرالدینی، ع.ا. 1388. مقایسه عملکرد شبکههای عصبی RBF و MLP در برآورد تبخیر و تعرق گیاه مرجع. مجله دانش آب و خاک، 19.1: 1- 12.
کوچکزاده، م.، و بهمنی، ع. 1384. ارزیابی عملکرد شبکههای عصبی مصنوعی در کاهش پارامترهای مورد نیاز، جهت برآورد تبخیر و تعرق مرجع. مجله علوم کشاورزی، 11.4: 87-96.
ملکینژاد،ح و پورمحمدی،س. 1392. تحلیل حساسیت تبخیر و تعرق گیاه مرجع با استفاده از تکنیکهای آماری و شبکه عصبی مصنوعی. فصلنامه پژوهشهای آبخیزداری (پژوهش و سازندگی). 101: 13- 24.
مهدوی،س.، رحیمیخوب،ع و منتظر،ع.ا. 1390. مدل شبکه عصبی مصنوعی تبخیر ماهانه از تشت با استفاده از دادههای هواشناسی- مطالعه موردی منطقه حاشیه دریای خزر. مجله تحقیقات منابع آب ایران. 7.2: 71-79.
نورانی،و و سیاحفرد،م. 1392. آنالیز حساسیت دادههای ورودی به شبکه عصبی مصنوعی به منظور برآورد مقدار تبخیر روزانه. مجله آب و فاضلاب، 24.3:88-100.
نوری،س.، فلاح قالهری،غ.ع و ثنایینژاد،س.ح. 1392. مدلسازی تبخیر- تعرق گیاه پتانسیل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی با حداقل متغیرهای اقلیمی در ایستگاه سینوپتیک مشهد. نشریه پژوهشهای حفاظت آب و خاک، 20 .5: 163-178.
Allen, R.G., Periera, L.S., Raes, D and Smith, M. 1998. Crop evapotranspiration guide line for computing crop water requirement. FAO Irrigation and Drainage Paper 56. Rome, Italy, 300 pp.
Aytek, A. 2008. Co-active neuro-fuzzy inference system for evapotranspiration modeling. Soft computing-a fusion of foundations, Methodologies and Applications. 13.7:691-700.
Basheer, I.A and Hajmeer, M. 2000. Artificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application. Journal of Microbiological Methods. 43.1:3-31.
Jain, S.K., Singh, V.P and van Genuchten, M.T.h. 2004. Analysis of soil water retention data using artificial neural networks. Journal Hydrological Engineering ASCE. 9.5:415-420.
Kisi, O. 2004. Multi-layer perceptions with Levenberg–Marquardt training algorithm for suspended sediment concentration prediction and estimation. Journal Hydrological Science. 49.6:1025-1040.
Kisi, O. 2006. Evapotranspiration estimation using feed-forward neural network. Nordic Hydrology. 37.3:247-260.
Kumar, M., Bandyopadhyay, A., Raghuwanshi, N.S and Singh, R. 2008. Comparative study of conventional and artificial neural network-based ETo estimation models. Journal Irrigation Science. 26.6:531-545.
Kumar, M., Raghuwanshi, N.S., Singh, R., Wallender, W.W and Pruitt, W.O. 2002. Estimating evapotranspiration using artificial neural network. Journal Irrigation and Drainage Engineering ASCE. 128.4:224–233.
Landeras Ortiz, A and Javier Lopez, j. 2007. Comparison of artificial neural network models and empirical and semi empirical equation for daily reference evapotranspiration estimation in the Basque country (northern Spain). Agricultural Water Management. 95.5:553-565.
Lin, C.H., Chao, C and Chen, W.F. 2008. Estimation regional evapotranspiration by adaptive network-based fuzzy inference system for Dan-Shui basin in Taiwan. Journal of the Chinese Institute of Engineers. 30.6:1091-1096.
Moghaddamnia, A., Ghafari Gousheh, M., Piri, J., Amin, S., and Han, D. 2009. Evaporation estimation using artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference system techniques. Advances in Water Resources, 32.1:88–97.
Odhiambo, L.O., Yoder, R.E and Yoder, D.C. 2001a. Estimating of reference crop evapotranspiration using fuzzy state models. Transactions of the ASABE. 44.3:543-550.
Odhiambo, L.O., Yoder, R.E., Yoder, D.C and Hines, J.W. 2001b. Optimization of fuzzy evaporation model through neural training with input-output examples. Transactions of the ASABE. 44.6:1625-1633.
Trajkovic, S and Kolakovic, S. 2009. Estimating reference evapotranspiration using limited weather data. Journal of Irrigation and Drainage. 135.4:433-449.
Zanetti, S.S., Sousa, E.F., Olivera, V.P.S., Almeida, F.T and Bernardo, S. 2007. Estimating evapotranspiration using artificial neural network and minimum climatological data. Journal Irrigation and Drainage Engineering. 133.2:83-89.