رزاقیان، ه.، شاهدی، ک.و حبیب نژاد روشن، م. 1395. ارزیابی اثر تغییراقلیم بر رواناب حوضه آبریز بابلرود با استفاده از مدل IHACRES. مهندسی آبیاری و آب ایران، 7 (2): 159-172.
زندی دره غریبی، ف.، خورسندی کوهانستانی، ز.، مزین، م. و آرمان، ن. 1396 مقایسه عملکرد دو مدل IHACRES و GR2M در شبیهسازی جریان ماهانه حوضه آبریز دره تخت. علوم و مهندسی آبیاری.40 (2): 147-158.
فدایی کرمانی، ا.، بارانی، غ.ع.، قائینی حصاروئیه، م. 1396. کاربرد الگوریتم نزدیکترین همسایگی در پیشبینی میزان آسیبپذیری سرریز سدها در اثر پدیده کاویتاسیون. مهندسی آبیاری و آب ایران، 7 (4): 15-25.
قربانی، خ.، سهرابیان، ا. و سالاریجزی، م. 1395. ارزیابی روشهای هیدرولوژیکی و دادهکاوی در شبیهسازی و پیشبینی دبی جریان ماهانه (مطالعه موردی: ایستگاه هیدرومتری ارازکوسه). پژوهشهای حفاظت آب و خاک. 23 (1): 203-217.
گودرزی، م.ر.، ذهبیون، ب.، مساح بوانی، ع.ر. و کمال، ع.ر. 1391. مقایسه عملکرد سه مدل هیدرولوژیکی SWAT، IHACRES و SIMHYD در شبیهسازی رواناب حوضه قرهسو. مدیریت آب و آبیاری. 2(1): 25-40.
مدرسی، ف.، عراقینژاد، ش. و ابراهیمی، ک. 1395. توسعه سامانه پیشبینی بلندمدت هیدرولوژیکی بر اساس ترکیب مدلهای دادهمبنا. دانشگاه تهران. تهران. رساله دکتری.
یعقوبی، م. و مساح بوانی، ع. .1393. تحلیل حساسیت و مقایسه عملکرد سه مدل مفهومی HBV، IHACRES و HEC-HMS در شبیهسازی بارش- رواناب پیوسته در حوضههای نیمه خشک (بررسی موردی: حوضه اعظم هرات- یزد). فیزیک زمین و فضا. 40 (2): 153- 172.
Araghinejad, S. 2014. Data-Driven Modeling: Using MATLAB in Water Resources and Environmental Engineering. 1st Ed. Water Science and Technology Library, Springer, Volume (67), 265p.
Cigizoglu, H. K. and M. Alp. 2004. Rainfall-runoff modeling using three neural network methods. Artificial Intelligence and Soft Computing, 3070: 166-171.
Cigizoglu, H. K. 2005. Generalized regression neural network in monthly flow forecasting. Civil Engineering and Environmental Systems, 22(2): 71-81.
Diaz-Ramirez, J. N., W. H. McAnally, J. L. Martin. 2011. Analysis of hydrological processes applying the HSPF model in selected watersheds in Alabama, Mississippi, and Puerto Rico. Applied Engineering in Agriculture, 27 (6): 937-954.
Ghanbarpour, M. R., M. Amiri, M. Zarei and Z. Darvari. 2012. Comparison of streamflow predicted in a forest watershed using different modeling procedures: ARMA, ANN, SWRRB, and IHACRES models. River Basin Management, 10 (3): 281-292.
IHACRES user guide, Version 1.02, September 2003.
Kişi, Ö. 2008. River flow forecasting and estimation using different artificial neural network techniques. Hydrology Research, 39(1): 27–40.
Modaresi, F., S. Araghinejad and K. Ebrahimi. 2018. A comparative assessment of Artificial Neural Network, Generalized Regression Neural Network, Least-Square Support Vector Regression, and K- Nearest Neighbor Regression for monthly streamflow forecasting in linear and nonlinear conditions. Water Resources Management, 32(1):243-258.
Moriasi, D. N., J. G. Arnold, M. W. Van Liew, R. L. Bingner, R. D. Harmel, T. L. Veith. 2007. Model evaluation guidelines for systemic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of ASABE, 50(3): 885-900.
Nilsson, P., C. B. Uvo, R. Berndtsson. 2006. Monthly runoff simulation: comparing and combining conceptual and neural network models. Hydrology, 321: 344–363.
Sadeghi Loyeh, N. and M. Rahimi Jamnani. 2017. Comparison of different rainfall-runoff models performance: A case study of Liqvan catchment, Iran. European Water, 57: 315-322.
Sammut, C. and G. I. Webb. 2017. Encyclopedia of machine learning and data mining. Springer. doi:
10.1007/978-1-4899-7687-1. 1744p.
Tokar, A. S. and M. Markus. 2000. Precipitation-runoff modeling using artificial neural networks and conceptual models. Hydrologic Engineering, 5 (2): 156–161.