داننده مهر، ع.، علیایی، ا. و قربانی، م، ع. 1389. پیشبینی بار معلق رودخانهها بر مبنای دبی جریان با استفاده از برنامهریزی ژنتیک. مجله پژوهشهای آبخیزداری، شماره 88، ص 54-44.
دستورانی، م.، عظیمیفشی، خ.، طالبی، ع. و اختصاری، م. 1391. برآورد رسوبات معلق با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی ( مطالعه موردی حوزه آبخیز جامیشان استان کرمانشاه). پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، سال سوم، شماره 6. ص 74-61
معاونت برنامهریزی و نظارت راهبردی رئیس جمهور، 1391. راهنمای محاسبه بار رسوب معلق و بستر رودخانه، نشریه شماره 590.
غلامی، و.، درخشان، ش. و درواری، ز. 1391. بررسی روش رگرسیون چند متغیره و شبکه عصبی مصنوعی در شبیهسازی آب زیرزمینی در سواحل استان مازندران. مجله پژوهش آب در کشاورزی، دوره 26، شماره 3، ص70-61.
میرسنجری، م.، محمدیاری، ف.، بصیری، ر. و حمیدی پور، ف. 1394. "مدلسازی پارامترهای کیفی EC، SAR و TDS در آب زیرزمینی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: دشت مهران و دهلران)، نشریه انسان و محیطزیست، دوره 15، شماره 3، ص 12-1.
عینلو، ف.، معافی رابری، ع، ملکیان، آ.، قضاوی، ر. و محسنی ساروی، م. 1394. بررسی کیفیت آب زیرزمینی دشت زنجان از نظر استانداردهای شرب با استفاده از رویکرد زمین آمار. مجله جغرافیا و برنامهریزی محیطی، سال 27، شماره 2، ص 16-1.
Aytek, A. and Kisi, o., 2008. A genetic programming approach to suspended sediment modelling. Journal of hydrology, 351(3-4): 288-298.
HRNİJA, B., Mehr, A. D. and SEFİK, B. 2019. Genetic programming for turbidity prediction: hourly and monthly scenarios. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 25.8 (2019): 992-997.
Bi, Y., Xue, B. and Zhang, M. 2019. An evolutionary deep learning approach using genetic programming with convolution operators for image classification. In 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) (pp. 3197-3204). IEEE.
Chadalawada, H. M. V. V. Herath, and V. Babovic. 2020. Hydrologically Informed Machine Learning for Rainfall‐Runoff Modeling: A Genetic Programming‐Based Toolkit for Automatic Model Induction. Water Resour. Res., vol. 56, no. 4, Apr. 2020, doi: 10.1029/2019WR026933.
Danandeh Mehr, Ali. Ercan, Kahya. and Cahit, Yerdelen. 2014. Linear genetic programming application for successive-station monthly streamflow prediction. Computers & Geosciences 70 (2014): 63-72.
Evolutionary Deep Learning. 2021. A Genetic Programming Approach to Image Classification. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8477933/ (accessed Jun. 21, 2021).
Hameed, M., Sharqi, S. S., Yaseen, Z. M., Afan, H. A., Hussain, A., & Elshafie, A. 2017. Application of artificial intelligence (AI) tEChniques in water quality index prediction: a case study in tropical region, Malaysia. Neural Computing and Applications, 28(1): 893-905.
Hatata, A., El-Gohary, E. H., Abd-Elhamid, H. F., & Said, N. 2021. Application of an artificial neural network for the improvement of agricultural drainage water quality using a submerged biofilter. Environmental Science and Pollution Research, 28(5): 5854-5866.
Haykin, S. 2010. Neural networks and learning machines, 3/E. Pearson Education India.
Hosseini, S.H., Karami, M., Olazar, M., Safabakhsh, R. and Rahmati, M., 2014. Prediction of the minimum spouting velocity by genetic programming approach. Industrial & Engineering Chemistry Research, 53(32): 12639-12643.
Huiqun, M, and Liu, L. 2008. Water quality assessment using artificial neural network. International Conference on Computer Science and Software Engineering. Vol. 1. IEEE, 2008.
Karami, M. 2013. Development of cellular processing algorithms using genetic programming in machine vision application. Amirkabir University of Technology, 2013.
Koza, J, R.1992. Genetic programming: on the programming of computers by means of natural selECtion, vol. 1. MIT press, 1992.
Koza, J, R.1994. Genetic programming as a means for programming computers by natural selECtion. Stat. Comput., 4(2): 87–112, 1994.
Liang, J., Xue, Y. and Wang, J., 2020. Genetic programming based feature construction methods for foreground object segmentation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 89, p.103334.
Melesse, A.M., S. Ahmad, M.E. McClain, X. Wang and Y.H. Lim. 2011. Suspended sediment load prediction of river systems: An artificial neural network approach. Agricultural Water Management, 98(5): 855-866.
Mustafa, H. M., MustapHa, A., Hayder, G., & Salisu, A. 2021. Applications of IoT and Artificial Intelligence in Water Quality Monitoring and Prediction: A Review. In 2021 6th International Conference on Inventive Computation TEChnologies (ICICT): 968-975 IEEE.
Rezaei, K., Pradhan, B., Vadiati, M. and Nadiri, A.A., 2021. Suspended sediment load prediction using artificial intelligence techniques: comparison between four state-of-the-art artificial neural network techniques. Arabian Journal of Geosciences, 14(3): 1-13.
Suganuma, M., Shirakawa, S. and Nagao, T., 2017, July. A genetic programming approach to designing convolutional neural network architECtures. In Proceedings of the genetic and evolutionary computation conference :497-504
Wright, G. B. (2003). Radial basis function interpolation: numerical and analytical developments. University of Colorado at Boulder
Zhu, Y.M., Lu, X.X. and Zhou, Y., 2007. Suspended sediment flux modeling with artificial neural network: an example of the Longchuanjiang River in the Upper Yangtze Catchment, China. Geomorphology, 84(1-2): 111-125.