آذرپیرا، ف. و شهابی، س. 1399. پیشبینی جریان با استفاده از رویکرد تلفیقی موجک- برنامهریزی بیانژن و ارزیابی تأثیر پارامترهای هواشناسی بر کارایی آن. مدیریت آب و آبیاری. 10 (2): 279-265.
احمدی، ف.، رادمنش، ف.، میرعباسی نجف آبادی، ر. و آیشم، س. 1394. پیشبینی تبخیر و تعرق ماهانه گیاه مرجع در شمالغرب کشور با استفاده از برنامهریزی ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 9 (1): 65-54 .
برزکار، ع.، شهابی، س.، نیازمردی، س. و مددی، م.ر. 1399. ارزیابی قابلیت برنامهریزی بیانژن در تخمین تبخیرتعرق پتانسیل در مقایسه با رابطه هارگریوز- سامانی. نشریه آبیاری و آب ایران (پذیرفته شده).
ستاری، م. و اسمعیل زاده، ب. 1395. مقایسه نتایج مدل درختی M5 و برنامهریزی ژنتیک با روش پنمن-مونتیث-فائو برای تخمین تبخیر- تعرق مرجع. فصلنامه علمی - پژوهشی مهندسی منابع آب. 9(31): 20-11.
سیاسر، ه. و هنر، ت. 1398. کاربرد مدلهای ماشین بردار پشتیبان، چاید و جنگل تصادفی در برآورد تبخیر تعرق مرجع روزانه درشمال استان سیستان و بلوچستان. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 13(2): 388-378 .
سبزواری، ی.، نصرالهی، ع.، شریفیپور، م. و شاهینژاد، ب. 1399. ارزیابی مدلهای شبکهبیزین و ماشینبردارپشتیبان در برآورد تبخیروتعرق مرجع (مطالعه موردی: خرمآباد). نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 14(2): 534-522 .
شریفان، ح. و قربانی، خ. 1393. بهبود برآورد تبخیر-تعرق پتانسیل با استفاده از ضریب اصلاحی به کمک مدل درخت تصمیم M5. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 8 (1): 61-53 .
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. and Smith, M. 1998. Crop evapotranspiration (Guidelines for computing crop water requirements). FAO Irrigation and drainage paper NO. 56. Food and Agricultural Organization of theUnited Nations , Rome, 300p.
Antonopoulos, V.Z. and Antonopoulos, A.V. 2017. Daily reference evapotranspiration estimates by artificial neural networks technique and empirical equations using limited input climate variables. Computers and Electronics in Agriculture. 132:86-96.
Boggess, A., and Narcowich, F.J. 2015. A first course in wavelets with Fourier analysis. John Wiley & Sons.
Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning, 45(1): 5-32.
Falamarzi, Y., Palizdan, N., Huang, Y.F. and Lee, T.S. 2014. Estimating evapotranspiration from temperature and wind speed data using artificial and wavelet neural networks (WNNs). Agricultural Water Management. 140:26-36.
Feng, Y., Cui, N., Gong, D., Zhang, Q. and Zhao, L. 2017a. Evaluation of random forests and generalized regression neural networks for daily reference evapotranspiration modelling. Agricultural Water Management. 193:163-173.
Feng, Y., Jia, Y., Cui, N., Zhao, L., Li, C. and Gong, D. 2017b. Calibration of Hargreaves model for reference evapotranspiration estimation in Sichuan basin of southwest China. Agricultural Water Management. 181:1-9.
Ghorbani, M.A., Deo, R.C., Karimi, V., Yaseen, Z.M. and Terzi, O. 2018. Implementation of a hybrid MLP-FFA model for water level prediction of Lake Egirdir, Turkey. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 32(6):1683-1697.
Granata, F. 2019. Evapotranspiration evaluation models based on machine learning algorithms: A comparative study. Agricultural Water Management. 217:303-315.
Hargreaves, G.H. and Samani, Z.A., 1985. Reference crop evapotranspiration from temperature. Applied engineering in agriculture, 1(2):96-99.
Kim, T.W. and Valdés, J.B. 2003. Nonlinear model for drought forecasting based on a conjunction of wavelet transforms and neural networks. Journal of Hydrologic Engineering, 8(6):319-328.
Kisi, O., 2011. Evapotranspiration modeling using a wavelet regression model. Irrigation science. 29(3):241-252.
Kisi, O. and Shiri, J., 2012. Wavelet and neuro-fuzzy conjunction model for predicting water table depth fluctuations. Hydrology Research. 43(3):286-300.
Landeras, G., Ortiz-Barredo, A. and López, J.J. 2008. Comparison of artificial neural network models and empirical and semi-empirical equations for daily reference evapotranspiration estimation in the Basque Country (Northern Spain). Agricultural Water Management, 95(5):553-565.
Mallat, S. 2008. A Wavelet Tour of Signal Processing: the Sparse Way 3rd edn (New York: Academic).
Nourani, V., Baghanam, A. H., Adamowski, J., & Kisi, O. 2014. Applications of hybrid wavelet–artificial intelligence models in hydrology: a review. Journal of Hydrology, 514:358-377.
Olatomiwa, L., Mekhilef, S., Shamshirband, S., Mohammadi, K., Petković, D. and Sudheer, C. 2015. A support vector machine–firefly algorithm-based model for global solar radiation prediction. Solar Energy. 115:632-644.
Partal, T. and Kişi, Ö. 2007. Wavelet and neuro-fuzzy conjunction model for precipitation forecasting. Journal of Hydrology. 342(1-2):199-212.
Partal, T. and Küçük, M. 2006. Long-term trend analysis using discrete wavelet components of annual precipitations measurements in Marmara region (Turkey). Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C. 31(18):1189-1200.
Qasem, S.N., Samadianfard, S., Kheshtgar, S., Jarhan, S., Kisi, O., Shamshirband, S. and Chau, K.W. 2019. Modeling monthly pan evaporation using wavelet support vector regression and wavelet artificial neural networks in arid and humid climates. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 13(1):177-187.
Quinlan, J.R. 1992. Learning with continuous classes. In 5th Australian joint conference on artificial intelligence, 92:343-348.
Rezaie-Balf, M., Kisi, O. and Chua, L.H. 2019. Application of ensemble empirical mode decomposition based on machine learning methodologies in forecasting monthly pan evaporation. Hydrology Research. 50(2):498-516.
Shiri, J. 2018. Improving the performance of the mass transfer-based reference evapotranspiration estimation approaches through a coupled wavelet-random forest methodology. Journal of Hydrology. 561:737-750.
Shiri, J., Nazemi, A.H., Sadraddini, A.A., Landeras, G., Kisi, O., Fard, A.F. and Marti, P. 2014. Comparison of heuristic and empirical approaches for estimating reference evapotranspiration from limited inputs in Iran. Computers and Electronics in Agriculture. 108:230-241.
Wang, S., Fu, Z.Y., Chen, H.S., Nie, Y.P. and Wang, K.L. 2016. Modeling daily reference ET in the karst area of northwest Guangxi (China) using gene expression programming (GEP) and artificial neural network (ANN). Theoretical and Applied Climatology. 126(3-4):493-504.
Wu, L., Zhou, H., Ma, X., Fan, J. and Zhang, F. 2019. Daily reference evapotranspiration prediction based on hybridized extreme learning machine model with bio-inspired optimization algorithms: Application in contrasting climates of China. Journal of Hydrology. 577:123960.
Yaseen, Z.M., Deo, R.C., Ebtehaj, I. and Bonakdari, H. 2018. Hybrid data intelligent models and applications for water level prediction. In Handbook of Research on Predictive Modeling and Optimization Methods in Science and Engineering