احمدی، ف.، س. آیشم، ک. خلیلی و ج. بهمنش. 1396. ارزیابی عملکرد شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) در تخمین مقادیر روزانه تبخیر ) مطالعه موردی: ایستگاههای هواشناسی تبریز و مراغه(. نشریه آبوخاک (علوم و صنایع کشاورزی)، پژوهشهای جغرافیای طبیعی.1(49): 168-151.
اسکندری، ع.، ر. نوری، ح. معراجی و ا. کیا قادری.1391. توسعه مدلی مناسب بر مبنای شبکه عصبی مصنوعی و ماشین بردار پشتیبان برای پیشبینی بهنگام اکسیژن خواهی بیوشیمیایی 5 روزه،
محیط شناسی.38(61).82-71.
رضایی، ا.، ع. خاشعی سیوکی و شهیدی، ع. 1393. طراحی شبکه پایش سطح آب زیرزمینی با استفاده از مدل حداقل مربعات ماشین بردار پشتیبان (LS-SVM)، تحقیقات آبوخاک ایران (علوم کشاورزی ایران).45(4)،389-396.
رضایی، ا.، ع. شهیدی و ع. خاشعی سیوکی. 1392. ارزیابی کارایی مدل حداقل مربعات ماشین بردار پشتیبان در پیشبینی سطح ایستابی ) مطالعه موردی: دشت رامهرمز (، نشریه آبیاری و زهکشی ایران.4(7):520-510.
زارع ابیانه، ح.، ح. نوری، ع م. لیاقت، ح. نوری و و ا. کریمی. 1390. مقایسهی روش پنمن مانتیث فائو و تشت تبخیر کلاس A با دادههای لایسیمتری در برآورد تبخیر و تعرّق گیاه برنج در منطقهی آمل، پژوهشهای جغرافیای طبیعی. 43(76): 83-71.
شادمانی، م و ص. معروفی.1390. مقایسه چند روش برآورد تبخیر روزانه از تشتک مطالعه موردی منطقه کرمان. مجله علوم -و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، علوم آبوخاک. 15 (55):83-69.
شایان نژاد، م. 1385. مقایسه روشهای شبکههای عصبی مصنوعی و پنمن مانتیث در محاسبه تبخیر و تعرق پتانسیل، همایش ملی مدیریت شبکههای آبیاری و زهکشی، دانشگاه شهید چمران اهواز. 537-531.
Allen, R. G., L. S. Preira., D. Raes and M. Smith, 1998. Crop evapotranspiration guidelines for computing crop water requirement. FAO Irrigation and Drainage Paper, NO.56.
Asefa, T., M. W. Kemblowski. M. Mckee and A. Khalil. 2006. Multi-time scale stream flow prediction: The support vector machine approach. Hydrology. 318:7-16.
Asefa, T., M. W. Kemblowski. M. Mckee and A. Khalil. 2004. Support vector-based groundwater head observation networks design. Water Resource Research. 40. W11509.
Behzad, M., K. Asghari M. Eazi and M. Pallhang. 2009. Generalization performance of support vector machines and neural networks in runoff modeling. Expert Systems with Applications. 36: 7624-7629.
Chang F. J., K. Y. Chang and L. C. Chang. 2008. Counter-propagation fuzzyneural network for city flood control system. J. Hydrol. 358: 24-34.
Dibike, Y., S. Velickov, D. Solomatine and M. Abbott. 2001. Model induction with of support vector machines: Introduction and applications, J. Computing in Civil Engineering, 15(3): 208-216.
Eslamian, S. S., J. Abedi-Koupai., M. J. Amiri and S. A. Gohari.2009. Estimation of daily reference evapotranspiration using support vector machines and artifical neural networks in greenhouse. Environmental Sciences. 4: 439-447.
Guo, x., x. Sun and x. Ma. 2011. Prediction of daily crop reference evapotranspiration value through a least- square support vector machine model. Hydrology Reserch. 42(4). 268- 274.
Guven, A and Kişi, O. 2011. Daily pan evaporation modeling using linear genetic programming technique, 29 (2):135-145.
Kisi, O. and M. Cimen.2010. Evapotranspiration modelling using support vector machines. Hydrological Sciences.54 (5): 918-928.
Kisi, O. and M. Zounemat-Kermani. 2014. Comparison of Two Different Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems in Modelling Daily Reference Evapotranspiration. Water Resources Management, 28: 2655-2675.
Khemchandani, R., S. Jayadeva and S. Chandra.2009. Regularized least squares fuzzy support vector machine time series forecasting. Expert System with Application. 36: 132-138.
Liong,SY. And C Sivapragasam. 2002. Flood stage forecasting with support vector machines. American Water Resource Association. 38:173-186.
Liu, S., J. Bai., Z. Jia., L. Jia, H. Zhou, and L. Lu. 2010. Estimation of evapotranspiration in the Mu Us Sandland of China. Hydrology and Earth System sciences. 14: 573-584.
Moghadamnia, A., M. Ghafari., J. Piri., and D. Han. 2008. Evaporation estimation using support vector machines technique. Engineering and Technology. 33:14-22.
Pai, P., F. and W. C. Hong. 2007. A recurrent support vector regression model in rainfall forecasting. Hydrological Process. 21:819-827.
Singh, H. and A. Sankarasubramanian.2014. Systematic uncertainty reduction strategies for developing streamflow forecasts utilizing multiple climate models and hydrologic models. Water Resources Research. 50(2): 1288-1307.
Suykens, J. A. K and J. Vandewalle .1999. Least Squares Support Vector Machine Classifiers. Kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherlands.
Tezel, G and M. Buyukyildiz. 2015. Monthly evaporation forecasting using artificial neural networks and support vector machines. Theoretical and Applied Climatology.
Tezal, G and M. Buyukyildiz, M. 2015. Modeling of daily pan evaportation in subtropical climate ANN LS-SRV fuzzy logic and ANFIS. Thero Appl Climatol.
Valyon, J. and Horvath, G. 2005. A robust LS-SVM regression. World Academy of Science, Engineering and Technology. 7:148-153.
Vapnik, V.N. 1998. Statistical Learning Theory. Wiley. New York.
Wang, L. Kisi, M. Zounemat-Kermani and H. Li. 2016. Pan evaporation modeling using six different heuristic computing methods in different climates of China.
Yu, P. S., S. T. Chen and I. F. Chang. 2006. Support vector regression for real-time flood stage forecasting. Hydrology. 328: 704-716.