منابع
خزائیپول، الف. و ع. طالبی. 1395. ارائه مدل ترکیبی منحنی سنجه رسوب و شبکه عصبی مصنوعی در برآورد بار رسوب بستر (مطالعه موردی: رودخانه قطورچای). مجله پژوهش آب ایران، سال دهم، شماره 2، ص 8-1.
ذرتیپور، الف. 1395. افزایش دقت پیشبینی بار کل رسوبی با استفاده از الگوریتمهای تکاملی (مطالعه موردی: باالادست حوضه طالقان). نشریه مرتع و آبخیزداری. سال هفتم، شماره 1، ص 78-65.
روشنگر، ک.، م.ت. اعلمی و ف. وجودی مهربانی. 1394. افزایش دقت پیشبینی بار کل رسوبی با استفاده از الگوریتمهای تکاملی (مطالعه موردی: رودخانه قطورچای). نشریه آب و خاک. سال هفتم، شماره 6، ص 1426-1416.
شیخعلی پور، ز.، ف. حسنپور و و. عظیمی. 1394. مقایسه روشهای هوش مصنوعی در برآورد بار معلق رسوب (مطالعه موردی: رودخانه سیستان). مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک، سال هفتم، شماره 2، ص 41-60.
عشقی، پ.، ج. فرزادمهر، م.ت. دستورانی و ز. طالبی. 1395. بررسی کارآیی مدلهای هوشمند در برآورد رسوبات معلق رودخانهای (مطالعه موردی: حوزه آبخیز باباامان، خراسان شمالی). پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، سال هفتم، شماره 14، ص 95-88.
Aytek A. and O. Kisi. 2008. A genetic programming approach to suspended sediment modeling. Journal of Hydrology, 351: 288–298.
Azamathulla H.M., Y.C. Caun, A. Aminudin and C.K. Chang. 2013. Suspended sediment load prediction of river systems: GEP approach. Arabian Journal of Geoscience, 6: 3469-3480.
Cigizoglu H.K. and M. Alp. 2005. Generalized regression neural network in modeling river sediment yield. Journal of Advances in Engineering Software, 37: 63-68.
Ferreira C. 2001. Algorithm for solving gene expression programming: a new adaptive problems. Complex Systems, 13(2): 87-129.
Kermani Z.M., O. Kissi, J. Adamowski and A. Ramezani-Charmahineh. 2016. Evaluation of data driven models for river suspended sediment concentration modeling. Journal of Hydrology, 535: 457-472.
Kissi O., A. Hosseinzadeh Dalir, M. Cimen and J. Shiri. 2012. Suspended sediment modeling using genetic programming and soft computing techniques. Journal of Hydrology, 450(1): 48-58.
Kissi O., A. Sanikhani, H. Z.M. Kermani and F. Niazi. 2015. Long-term monthly evapotranspiration modeling by several data-driven methods without climatic data. Computer and Electronics in Agriculture, 115: 66-77.
Kissi O. and C. Ozkan. 2017. A new approach foe modeling sediment-discharge relationship: Local Weighted Linear Regression. Water Resources Management, 31: 1-23.
Kitsikoudis V., E. Sidiropoulos and V. Hrissanthou. 2014. Machine learning utilization for bed load transport in gravel-bed rivers. Water Resources Management, 28: 3727-3743.
Lafdani E.K., A.M. Nia and A. Ahmadi. 2013. Daily suspended sediment load prediction using artificial neural networks and support vector machines. Journal of Hydrology, 478: 50-62.
Legates D.R. and G.J. McCabe. 1999. Evaluating the use of goodness-of-fit measures in hydrologic and hydroclimatic model validation. Water Resources Research, 35(1): 233-241.
Mehdizadeh S., J. Behmanesh and K. Khalili. 2017. Using MARS, SVM, GEP and empirical equations for estimation of monthly mean reference evapotranspiration. Computer and Electronics in Agriculture, 139: 103-114.
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. Agriculture Water Management, 98: 855–866.
Mustafa M.R., R.B. Rezaur, S. Saiedi and M.H. Isa. 2012. River suspended sediment prediction using various multilayer perceptron neural network training algorithms- A case study in Malaysia. Water Resources Management, 26: 1879-1897.
Russel S.O. and P.F. Campbell. 1996. Reservoir operating rules with fuzzy programming. Journal of Water Resources Planning and Management, 122 (3): 165–170.
Vapnic V.N. 1998. The Nature of Statistical Learning Theory. Wiley, NewYork: USA
Wieprecht S., G. Habtamu and C. Ted Yang. 2013. A neuro-fuzzy-based modelling approach for sediment transport computation. Hydrological Sciences Journal, 58(3): 587–599.