داننده مهر،ع و مجدزاده طباطبایی،م.ر. 1388. بررسی تاثیر توالی دبی روزانه در پیش بینی جریان رودخانهها با استفاده از برنامهریزی ژنتیک. نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی). 24. 2: 333-325
شایان نژاد،م. 1385. مقایسه دقت روشهای شبکههای عصبی مصنوعی و پنمن-مانتیس در محاسبه تبخیر و تعرق پتانسیل. اولین همایش ملی مدیریت شبکههای آبیاری و زهکشی، دانشگاه شهید چمران اهواز.
ظهیری،ع و قربانی،خ. 1391. شبیهسازی دبی جریان در مقاطع مرکب به کمک مدل درخت تصمیم M5. مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک. 20، 3: 132-113
فلاحی،م.ر.، وروانی،ه و گلیان،س. 1390. پیشبینی بارش با استفاده از مدل رگرسیون درختی به منظور کنترل سیل. پنجمین کنفرانس سراسری آبخیزداری و مدیریت منابع آب و خاک کشور. انجمن مهندسی آبیاری و آب ایران. کرمان.
منهاج،م.ب. 1393. مبانی شبکههای عصبی. انشارات دانشگاه صنعتی امیرکبیر. 718 صفحه.
Bhattacharya,B and Solomatine,D.P. 2005. Neural networks and M5 model trees in water level- discharge relationship. J. Neurocomputing.63, 381-396.
Ferreira,C. 2001. Gene expression programming a new adaptive algorithm for solving problems. Complex Systems. 13:2.87–129
Ferreira,C. 2004. Gene Expression Programming and the Evolution of Computer Programs. Recent Developments in Biologically Inspired Computing, pages 82-103, Idea Group Publishing.
Fernando,K.A., Shamseldin,A.Y., Abrahart,R.J. 2012. River Flow Forecsting Using Gene Expression Programming Models. 10th International Conference on Hydro informatics, HIC 2012, Hamburg, Germany.
Koza,J.R. 1992. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Cambridge, MA: The MIT Press.
Karayiannis,N. and Venetsanopoulos,A.N. 1993. Artifical Neural Network: Learning Alogorithms, Performance Evaluation, and Application. Kluwer Academic Publisher, Boston. 440p.
Liong,S.Y., Gautam,T.R., Khu,S.T., Babovic,V., Keijzer,M and Muttil,N. 2002. Genetic programming, A new paradigm in rainfall runoff modeling. Journal of the American Water Resources Association. 38.3: 705-718.
Londhe,S.N and Dixit,P.R. 2010. Forecasting Stream Flow Using Model Trees. International Journal of Earth Sciences and Engineering. 4.6: 282-285.
Legates,D.R and McCabe,G.J. 1999. Evaluating the use of goodness-of-fit measures in hydrologic and hydro climatic model validation. Water Resources Research. 35:1.233–241.
Quinlan,J.R. 1992. Learning with continuous classes. P 343-348, In: Proceedings of Fifth Australian joint conference on artificial intelligence, Singapore.
Sattari,M.T., Pal,M., Apaydin,H.,Ozturk,F. 2013. M5 model tree application in daily river flow forecasting in Sohu Stream, Turkey, Water Resources. 40.3: 223-242.
Solomatine,D.P., Xue,Y. 2004. M5 model trees and neural networks: Application to flood Forecasting in the upper reach of the Huai river in China. Journal of Hydrologic Engineering. 9. 6: 491-501.
Witten,I.H and Frank,E. 2005. Data mining: practical machine learning toolsand techniques with Java implementations. Morgan Kaufmann: San Francisco.
Whigham,P.A and Crapper,P.F. 2001. Modeling rainfall runoff using Genetic programming. Mathematical and Computer Modeling. 33: 707-721.