آخونیپورحسینی، ف و اسدی، ا. 1396. کاربرد شبکه بیزین و مدل ماشین بردار پشتیبان در پیشبینی تغییرات سطح تراز ایستابی (مطالعه موردی: دشت اردبیل). علوم و مهندسی آبخیزداری ایران. 11. 36: 42-33.
اسکندری ع، فرامرزیان یاسوج ف، سلگی ا و زارعی ح، 1397ب. ارزیابی ترکیب ANFIS با تبدیل موجک برای مدلسازی و پیشبینی سطح آب زیرزمینی. پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، 9 .18: 69-56.
اسکندری، ع.، سلگی، ا و زارعی، ح. 1397الف. شبیهسازی نوسانات سطح آب زیرزمینی با استفاده از ترکیب ماشین بردار پشتیبان و تبدیل موجک. علوم و مهندسی آبیاری دانشگاه شهید چمران اهواز. 41. 1: 180-165.
اکبرزاده، ف.، حسنپور، ح و امامقلیزاده، ص. 1395. پیشبینی تراز آب زیرزمینی دشت شاهرود با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی تابع پایه شعاعی. پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز. 7. 13: 118-104.
چوبین، ب.، ملکیان، آ.، ساجدیحسینی، ف و رحمتی، ا. 1393. ﭘﻴﺶﺑﻴﻨﻲ ﺳﻄﺢ اﻳﺴﺘﺎﺑﻲ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از ﺳﺮیﻫﺎی زﻣﺎﻧﻲ و ﺳﻴﺴﺘﻢ اﺳﺘﻨﺒﺎط ﻓﺎزی ـ ﻋﺼﺒﻲ ﺗﻄﺒﻴﻘﻲ. تحقیقات آب و خاک ایران. 45. 1: 28-19.
رضایی، ا.، خاشعیسیوکی، ع و شهیدی، ع. 1393. طراحی شبکة پایش سطح آب زیرزمینی با استفاده از مدل حداقل مربعات ماشین بردار پشتیبان (LS-SVM). تحقیقات آب و خاک ایران. 45. 4: 396-389.
عیسیزاده، م.، بیآزار، س. م.، اشرفزاده، ا و خانجانی، ر. 1397. تخمین پارامترهای کیفی آبخوان دشت گیلان با استفاده از آزمون گاما و مدلهای ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی. علوم و تکنولوژی محیط زیست. 20. 6: 21-5.
کرد، م.، یوسفی، ن و نوینپور، ا. ع. 1398. مقایسه روشهای سیستم استنتاج فازی-عصبی تطبیقی (ANFIS)، وزندهی معکوس فاصله و زمین آمار در تخمین سطح ایستابی (مطالعه موردی: دشت دهگلان، استان کردستان). اکو هیدرولوژی. 6. 1: 64-51.
گویلی، س.، جوادی، س.، بنیحبیب، م. ا و ثانیخانی، ه. 1397. مقایسه مدلهای هوشمند در پیشبینی نوسانات تراز سطح آب دریاچه زریوار با درنظرگیری تراز آب زیرزمینی. تحقیقات منابع آب ایران. 14. 3: 344-339.
Behzad, M., Asghari, K. and Coppola, E.JR. 2010. Comparative study of SVMs and ANNs in aquifer water level prediction. Journal of Computing in Civil Engineering. 24: 408-413.
Cortes, C. and Vapnik, V. 1995. Support Vector Networks. Machine Learning. 20: 273-297.
Demirci, M., Unes, F. and Korlu, S. 2019. Modeling of groundwater level using artificial intelligence techniques: a case study of reyhanli region in turkey. Ecology and Environmental Research. 17. 2: 2651-2663.
Dibike, Y., Velickov, S., Solomatine, D. and Abbott, M. 2001. Model induction with of support vector machines: Introduction and applications. Journal of Computing in Civil Engineering. 15: 208-216.
Djurovic, N., Domazet, N., Stricevic, R., Pocuca, V., Spalevic, V., Pivic, R., Gregoric, E. and Domazet, U. 2015. Comparison of groundwater level models based on artificial neural networks and ANFIS. The Scientific World Journal. 2: 1-13.
Emamgholizadeh, S., Moslemi, K. and Karami, G. H. 2014. Prediction the groundwater level of Bastam Plain (Iran) by Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Water Resources Management. 28: 5433–5446.
Gong, Y., Zhang, Y., Lan, S. and Wang, H. 2015. A comparative study of Artificial Neural Networks, Support Vector Machines and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System for forecasting groundwater levels near lake Okeechobee, Florida. Water Resources Management. 30: 375–391.
Isazadeh, M., Biazar, S.M. and Ashrafzadeh, A. 2017. Support vector machines and feed-forward neural networks for spatial modeling of groundwater qualitative parameters. Environmental Earth Sciences. 76: 610.
Jang, J.S.R. 1993. ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 23.3: 665-685.
Lijun, F. and Shuquan, L. 2007. Forecasting the runoff using least square support vector machine. Tianjin Teaching Committee. TJGL06-099: 884-889.
Moosavi, V., Vafakhah, M., Shirmohammadi, B. and Behnia, N. 2013. A Wavelet–ANFIS Hybrid Model for groundwater level forecasting for different prediction periods. Water Resources Management. 27: 1301-1321.
Nayak, P. C., Satyaji Rao, Y. R. and Sudheer, K. P. 2006. Groundwater level forecasting in a shallow aquifer using artificial neural network approach. Water Resources Management. 20: 77–90.
Nourani, V. and Mousavi, SH. 2016. Spatiotemporal groundwater level modeling using hybrid artificial intelligence-meshless method. Journal of Hydrology. 536: 10 -25.
Nourani, V., Alami, M.T. and Aminfar, M.H. 2009. Combined neural - wavelet model for prediction of Ligvanchayi watershed precipitation. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 22: 466–472.
Shiri, J. and Kisi, O. 2011. Comparison of genetic programming with neuro-fuzzy systems for predicting short-term water table depth fluctuations. Computers and Geosciences. 37: 1692–1701.
Yadav, B. and Eliza, Kh. 2017. A hybrid Wavelet-Support Vector Machine model for prediction of lake water level fluctuations using Hydro-Meteorological data. Measurement. 10: 294-301.
Yoon, H., Jun, S.C., Hyun, Y., Bae, G.O. and Lee, K.K. 2011. A comparative study of artificial neural networks and support vector machines for predicting groundwater levels in a coastal aquifer. Journal of Hydrology. 396: 128-138.
Yu, P.S., Chen, S.T. and Chang, I.F. 2006. Support vector regression for real-time flood stage forecasting. Journal of Hydrology. 328: 704-716.
Zare, M. and Koch, M. 2016. Using ANN and ANFIS Models for simulating and predicting groundwater level fluctuations in the Miandarband Plain, Iran. 4th IAHR Europe Congress, Liege, Belgium: 416-423.
Zare, M. and Koch, M. 2018. Groundwater level fluctuations simulation and prediction by ANFIS- and hybrid Wavelet-ANFIS/Fuzzy C-Means (FCM) clustering models: Application to the Miandarband plain. Journal of Hydro-Environment Research. 18: 63-76.