بوستانی, م، فرزین س، موسوی س ف، کرمی حجت. (1398). تأثیر نویززدایی سری زمانی بر تحلیل آن با استفاده از نظریۀ نظم در بینظمی (مطالعۀ موردی: رودخانۀ زایندهرود)', اکوهیدرولوژی، 6(1): 15-27
پرتویان ا، نورانی و، اعلمی م ت. (1397). بهبود عملکرد نرم افزارهای هوش مصنوعی در شبیه سازی بارش-رواناب با استفاده از روش حذف-تزریق نوفه. فصلنامه علمی-پژوهشی مهندسی منابع آب, 11(36): 81-94.
دهقانی ن، وفاخواه م، بهرهمند ع. (1395). مدلسازی بارش- رواناب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه فازی- عصبی تطبیقی در حوزه آبخیز کسیلیان. پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز. ۷ (۱۳): ۱۳۷-۱۲۸
دوایی مرکزی ا ح، نظرآهاری م. 1394. کاربرد تبدیل فوریه گسسته در زمان در شناسایی سیگنالهای صوتی کشتیها با استفاده از روشهای کاهش بُعد و یادگیری تودهای. مهندسی مکانیک مدرس. 15(۸) :۷۵-۸۴
رضایی ح، جباری قرهباغ، ث. (1396). تأثیر کاهش نویز در تحلیل آشوبی جریان رودخانه نازلوچای. دانش آب و خاک، 27 (3): 239-250
علیزاده، امین (1394)، اصول هیدرولوژی کاربردی، چاپ چهل، مشهد، انتشارات آستان قدس رضوی.
Alami, M.T., Ghorbani, M.A. and Malekani, L., 2013. Chaotic Analysis and Prediction of River Flows. Journal of Hydraulic Structures, 1(1), pp.54-64.
Chandwani, V., Vyas, S.K., Agrawal, V. and Sharma, G. 2015. Soft computing approach for rainfall-runoff modelling: A review. Aquatic Procedia, 4, pp.1054-1061.
Elshorbagy A. Simonovic
b S. P. and Panu U. S. 2002. Noise reduction in chaotic hydrologic time series: facts and doubts.
Journal of Hydrology. V.256: 147-165.
Elshorbagy A. Simonovic
b S. P. and Panu U. S. 2002a. Estimation of missing streamflow data using principles of chaos theory. Journal of Hydrology. 255:123–133.
Ghorbani, M.A., Khatibi, R., Mehr, A.D. and Asadi, H. 2018. Chaos-based multigene genetic programming: A new hybrid strategy for river flow forecasting. Journal of hydrology, 562: 455-467.
Grassberger, P., Hegger, R., Kantz, H., Schaffrath, C. and Schreiber, T. 1993. On noise reduction methods for chaotic data. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 3(2), pp.127-141.
James E. J. Gopakumar R. 2002. Flood forcasting of Achencoil river basin using Artificial Neural Network. fifth International conference of Hydroinformation. 1245-1251.
Kalteh A. M. 2008. Rainfall-runoff modelling using artificial neural networks (ANNs): modelling and understanding. Caspian Journal of Environmental Sciences. 6(1): 53-58.
Karunasingha, D.S.K. and Liong, S.Y. 2018. Enhancement of chaotic hydrological time series prediction with real-time noise reduction using Extended Kalman Filter. Journal of hydrology, 565, pp.737-746.
Kennel M. Brown R and Abarbanel HDI. 1992. Determining Embedding Dimension for Phase-Space Reconstruction Using a Geometrical Construction. Physical Review A. 45(6): 3403–3411.
Kisi, O., Shiri, J. and Tombul, M. 2013. Modeling rainfall-runoff process using soft computing techniques. Computers & Geosciences, 51, pp.108-117.
Kocak K. Saylan L. and Sen O. 2000. Nonlinear Time Series Prediction of O3 Concentration in Istanbul. Atmosphere Environment. 34: 1267-1271.
Machado, F., Mine, M., Kaviski, E. and Fill, H. 2011. Monthly rainfall–runoff modelling using artificial neural networks. Hydrological Sciences Journal–Journal des Sciences Hydrologiques, 56(3), pp.349-361.
Porporato A and Ridolfi L, 1997. Nonlinear analysis of river flow time sequences. Water Resources Research 33(6): 1353-1367.
Schreiber, T., Kantz. H. 1998. Nonlinear projective filtering II: Application to real time series”,
arXiv:chao-dyn/9805025v1.
Schreiber T and Grassberger P, 1991. A simple noise reduction method for real data Physics Letters A 160: 411-418.
Sivakumar, B., Phoon, K.-K., Liong, S. Y. and Liaw, C. Y. 1999. A systematic approach to noise reduction in chaotic hydrological time series”, Journal of Hydrology 219:103–135.
Sivakumar, B. and Jayawardena, A.W. 2002. An investigation of the presence of low-dimensional chaotic behavior in the sediment transport phenomenon. Journal of Hydrology Science 47(3):405–416.
Solaimani, K. 2009. Rainfall-runoff Prediction Based on Artificial Neural Network (A Case Study: Jarahi Watershed). American-Eurasian J. Agric. & Environ. Sci., 5 (6): 856-865.
Urbanowicz, K. and Kantz, H. 2007. Improvement of speech recognition by nonlinear noise reduction. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 17(2), p.023121.