رضازاده، ر.، بارانی، غ.ع. و ناصری، ا. 1398. کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در تخمین عمق آبشستگی اطراف پایه پل در بستر با رسوبات چسبنده. مجله هیدرولیک،14.1: 141-149.
روشنگر، ک. و روحپرور، ب. 1391. عملکرد سیستمهای فرامدل در تخمین عمق آبشستگی پایههای پل در خاکهای غیرچسبنده. نشریه مهندسی عمران و محیطزیست، 42.3: 13-26.
روشنگر، ک. و روحپرور، ب. 1392. ارزیابی عملکرد سیستمهای هوش مصنوعی برای شبیهسازی آبشستگی پایههای پل در خاکهای غیرچسبنده. نشریه دانش آب و خاک، 23.3: 169-182.
سلطانیگردفرامرزی، س. و تقیزاده مهرجردی، ر. 1395. کاربرد روشهای دادهکاوی در تخمین عمق آبشستگی گروه پایهها. مجله هیدرولیک، 11.1: 67-75.
سیدیان، س.م. 1394. استفاده از روشهای نوین در تعیین پارامترهای موثر بر آبشستگی پایه پل. مجله مهندسی آبیاری و آب، 19.1:5-16.
سیدیان، م. و فتحآبادی ا. 1395. تخمین عمق آبشستگی پایههای پل با استفاده از روشهای آماری و الگوریتمهای هوشمند. نشریه مهندسی عمران و محیطزیست، 46.2: 1-12.
غضنفریهاشمی، س. و اعتمادشهیدی، ا. 1391. پیشبینی عمق آبشستگی اطراف پایهی پل با استفاده از ماشینهای بردار پشتیبان. نشریه عمران مدرس، 12.2: 23-36.
فتاحی، م.، لشکرآرا، ب. و نجفی ل. 1398. تخمین آبشستگی پاییندست سازه سیفون معکوس بالارود با استفاده از روشهای فراابتکاری. مجله علوم و مهندسی آبیاری، 42.1: 129-143.
ماجدیاصل، م.، فولادیپناه، م. 1397. کاربرد سیستمهای تکاملی در تعیین ضریب دبی سرریزهای کنگرهای مثلثی. نشریه علوم آب و خاک). نشریه علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، 14.1: 279-290.
مومنی وصالیان ر.، موسویجهرمی ح.، شفاعیبجستان م. 1387. آبشستگی ناشی از جتهای مستطیلی در پاییندست پرتابههای جامی شکل با مصالح غیریکنواخت. نشریه علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، 2: 203-216.
هوشیاریپور ف، نوری ر. 1392. استفاده از تکنیک ماشین بردار پشتیبان در پیشبینی ابعاد چاله آبشستگی پاییندست یک پرتابه جامی شکل. مهندسی آب و محیطزیست ایران، 1.1: 35-45.
Akib, S., Mohammadhassani, M. and Jahangirzadeh, A. 2014. Application of ANFIS and LR in prediction of scour depth in bridges. Computers & Fluids. 91.2: 77-86.
Azmathullah, H.Md, Deo, M.C, and Deolalikar, P.B. 2005. Neural networks for estimation of scour downstream of ski-jump bucket, Journal of Hydraulic Engineering, ASCE. 131.10: 898- 908.
Azmathullah, H.Md, Ghani A.A.B, Zakaria, N, Hin, L.S, Kiat, C.C, Siang, L.C. and Hasan, Z.A. 2008. Genetic programming to predict ski-jump bucket spillway scour. Journal of Hydrodynamic. 20.4: 477-484.
Bateni, S. M., Borgheib, S. M., and Jeng, D. S. 2007. Neural Network and Neuro-Fuzzy Assessments for Scour Depth around Bridge Piers. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 20.3: 401-414.
Bateni, S. M., Jeng, D. S. and Melville, B. W. 2007. Bayesian Neural Networks for Prediction of Equilibrium and Time-Dependent Scour Depth Around Bridge Piers, Advances in Engineering Software, 38.2: 102-111.
Dibike, Y. B., Velickov, S., Solomatine, D. and Abbott, M. B. 2001. Model Induction with Support Vector Machines: Introduction and Applications. Journal of Computing in Civil Engineering. 15.3: 208-216.
Firat, M., and Gungor, M. 2009. Generalized Regression Neural Networks and Feed Forward Neural Networks for Prediction of Scour Depth Around Bridge Piers. Advances in Engineering Software. 40.8: 731-737.
Goyal, M. K. 2011. Estimation of scour downstream of a ski jump bucket using support vector and M5 model tree. Journal of Water Resources Management. 25: 2177-2195.
Hager, W.H. and Minor, H.E. 2004. Plunge pool scour in prototype and laboratory, Proceeding of 2004 International Conference on hydraulics of dam and river structures, April 29-28, Tehran, Iran.
Hoang, N. D., Liao, K. W. and Tran, X. L 2018. Estimation of scour depth at bridges with complex pier foundations using support vector regression integrated with feature selection. Journal of Civil Structural Health Monitoring, 8.3: 431-442
Noori, R., Karbassi, A. R., Moghaddamnia, A., Han, D., Zokaei-Ashtiani, M. H., Forokhnial, A., and Ghafari-Goushesh, M. 2011. Assessment of input variables determination on the SVM model performance using PCA, Gamma test, and forward selection techniques for monthly stream flow prediction. Journal of Hydrology, 401: 177- 189.
Pai, P. and C. Lin. 2005. A hybrid ARIMA and support vector machines model in stock price forecasting. Omega. 33:197–505.
Pandey, M., Zakwan, M., Sharma, P. K., and Ahmad, Z. 2018. Multiple linear regression and genetic algorithm approaches to predict temporal scour depth near circular pier in non-cohesive sediment. ISH Journal of Hydraulic Engineering: 1-8.
Rajaratnam, N. and Mazurek, K. 2003. Erosion of sand by circular impinging water jets with small tail water, Journal of Hydraulic Engineering, ASCE. 129.3: 225-229.
Veronese, A. 1937. Erosion of a bed downstream from an outlet, Colorado A & M College, Fort Collins, United States.
Wang, W. J., Xu, Z. B., Lu, W. Z. and Zhang, X. Y. 2003. Determination of the Spread Parameter in the Gaussian Kernel for Classification and Regression. Neuro computing, 55.3-4: 643-663.
Wittler, R.J., Annandale, G.W. Abt, S.R. and Ruff, J.F. 1998. New technology for estimating plunge pool spillway scour, Proceeding of 1998 Annual Conference of The Association of State Safety Officials, October 11-14, Las Vegas.
Yip, D. H. F., Hines, E. L., and Yu, W. H. 1997. Application of Artificial Neural Networks in Sales Forecasting. International Conference on Neural Networks (ICNN ’97), Houston: 2121-2124.