احمدزاده قرهگیوز، ک.، میرلطیفی، س.م و محمدی،ک. 1389. مقایسه سیستمهای هوشمند (ANN و ANFIS) در تخمین میزان تبخیر-تعرق گیاه مرجع در مناطق بسیار خشک. نشریه آب و خاک، جلد 24، شماره چهار، صفحات 689-689.
خیرابی،ج.، انتصاری،م.، توکلی،ع و سلامت،ع. 1376. معرفی جهات نظری و کاربردی روش پنمن- مانتیث و ارائه تبخیر-تعرق مرجع استاندارد برای ایران. انتشارات کمیته ملی آبیاری و زهکشی، چاپ اول، 179 صفحه.
رضایی،ع و میبدی،ع. 1384. آمار و احتمالات. انتشارات دانشگاه صنعتی اصفهان، چاپ اول، 590 صفحه.
مرادی،ح.، تمنا،م.، انصاری،ح و نادریانفر،م. 1391. سیستمهای استنتاج فازی جهت برآورد تبخیر تعرق مرجع ساعتی (مطالعه موردی- منطقه فریمان). مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک، جلد نوزدهم، شماره اول، صفحات 168-153.
منهاج،م.ب. ۱۳79. مبانی شبکههای عصبی. دانشگاه صنعتی امیر کبیر، معرفی شبکههای عصبی مصنوعی، 715 صفحه.
Adeloye,A.J., Rustum,R., Kariyama,I.D. 2012. Neural computing modeling of the reference crop evapotranspiration. Environmental Modelling and software, 29: 61-73.
Allen,R.G., Pereira,L.s., Raes,D., smith,M. 1998. Crop evapotranspiration. Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage, Paper No. 56., FAO, Rome, 356 pages.
Cimen,M., Kisi,O. 2009. Comparison of two different data-driven techniques in modeling lake level fluctuations in Turkey. Journal of Hydrology, 378: 253-262.
Cobaner,M. 2011. Evapotranspiration estimation by two different neuro-fuzzy inference systems. Journal of Hydrology, 398: 292–302.
Ditthakit,P., Chinnarasri,C. 2012. Estimation of Pan Coefficient using M5 Model Tree. American Journal of Environmental sciences 8 (2): 95-103.
Eslamian,S.S., Abedi-Koupai,J., Amiri,M.J., Gohari,S.A. 2009. Estimation of daily reference evapotranspiration using support vector machines and, artificial neural networks in greenhouse. Research Journal of Environmental Sciences, 3 (4): 439-447.
Huo,Z., Feng,S., Kang,S., Dai,X. 2012. Artificial neural network models for reference evapotranspiration in an arid area of northwest China. Journal of Arid Environments, 82: 81- 90.
Pulido-Calvo,I., Gutie´rrez-Estrada,J.C. 2009. Improved irrigation water demand forecasting using a soft-computing hybrid model. Biosystems engineering, 102: 202–218.
Quinlan,J.R. 1992. Learning with continuous classes. In- Adams, A. sterling, L. (eds) Proc. AI’92, 5th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence. World scientific, singapore, 343–348.
Shing,J., Jang,R. 1993. ANFIS- Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. Man and Cybernetics, 23(3): 665-685.
Tabari,H., Kisi,O., Ezani,A and Talaee,P. 2012. SVM, ANFIS, regression and climate based models for reference evapotranspiration modeling using limited climatic data in a semi-arid highland environment. Journal of Hydrology, 444-445: 78-89.
Willmott,C.J. 1981. On the validation of models. Physical Geography 2: 184–194.