منابع
باوی، ع.، ح. کشکولی و س. برومند نسب. 1387. تاثیر عوامل جوی و هیدرولیکی بر ضریب یکنواختی توزیع آب در آبیاری بارانی در منطقه امیدیه. مجله پژوهش آب ایران، 2: 53-59.
بردبار، م.، م. سلوکی و ب. بردبار. 1388. راهکارها و روشهای کاربردی برای برای مصرف بهینه آب در بخش کشاورزی. اولین همایش ملی مدیریت بحران آ ب. اسفندماه 1388. دانشگاه آزاد اسلامی واحد مرودشت.
جلالی، و.، ر. خاشعی سیوکی و م. همایی. 1392. مقایسه روشهای زمین آماری با روش غیر پارامتریک Kنزدیکترین همسایگی برای برآورد هدایت هیدورلیکی اشباع خاک. نشریه پژوهشهای حفاظت آب و خاک ، 5: 20، صفحات 162-147.
حقوردی، ا.، ب. قهرمان، ع. خوشنود یزدی و ز. عربی. 1389. برآورد رطوبت در نقطه پژمردگی دائم و ظرفیت زراعی خاکهای شمال و شمال شرق ایران با استفاده از روشهایK نزدیکترین همسایگی و شبکه عصبی مصنوعی. نشریه آب و خاک، 4: 24، صفحات 818-804 .
ذوالفقاری، ع.، ا. تیرگر سلطانی، ت. افشاری بدرلو و ف. سرمدیان. 1391. مقایسه روشهای Kنزدیکترین همسایگی و شبکه عصبی مصنوعی در برآورد طرفیت تبادل کاتیونی خاک. مجله مدیریت خاک و تولید پایدار، 1: 3، صفحات 92-77.
ظهیری، ع. و خ. قربانی. 1392. شبیهسازی دبی جریان در مقاطع مرکب به کمک مدل درخت تصمیم M5. نشریه پژوهشهای حفاظت آب و خاک ، 3: 20، صفحات 132-113.
فرزاد منش، س. 1391. برآورد ضریب یکنواختی توزیع آب در آبیاری بارانی به کمک الگوریتم ژنتیک. پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشکده مهندسی آب و خاک دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان. 147 صفحه.
قزلباش، ز.، م. ذاکری نیا، ا. هزار جریبی و ا. دهقانی. 1393. مقایسه عملکرد دو روش برنامهریزی بیان ژن و شبکه عصبی مصنوعی به منظور تخمین ضریب یکنواختی توزیع آب در آبیاری بارانی. نشریه پژوهشهای حفاظت آب و خاک ، 6: 21، صفحات 114-95.
کابلی، ح.، ا. م. آخوند علی، ا. ر. مساح بوانی و ف. رادمنش. 1391. ارائه مدل ریز مقیاس نمایی بر اساس دادههای اقلیمی بر اساس روش ناپارامتریک نزدیکترین همسایگی (K-NN). مجله آب و خاک، 4 :26 صفحات 808-779.
Ahaneku, I.E. 2010. Performance evaluation of portable sprinkler irrigation system in Ilorin, Nigeria. Indian Journal of Science and Technology. 3:7.857-853.
Bhattacharya, B. and D.P. Solomatine. 2005. Neural network and M5 model tree in modeling water level-discharge relationship. Neuro Computing, 63: 381-396.
Bhattacharya, B. and Solomatine, D.P. 2006. Machine learning in sedimentation modeling. Neural networks.19: 208-214.
Cabena, P., R. Stadler , J. Verhees and A. Zanasi. 1998. Discovering Data Mining From Concept to Implementation . IBM, New Jersey. 195 pp.
Christiansen, J.E. 1942. Irrigation by sprinkling. California Agric. Exp. Stn. Bull. 670. University of California, Berkeley
Clark, M.P. 2004. A resampling procedure for generating conditioned daily weather sequences. Water Resource. . Res. 40. W 04304 doi. 10.1029/2003 WR002747.
Corporation,T. C. 2005. Introduction to data mining and knowledge discovery. Third edition.36 pp
Dabbous, B. 1962. A study of sprinkler uniformity evaluation method. Thesis submitted to Utah StateUniversity at Logan, Utah, in partial fulfillement of the requirements for the degree of Masterof Science, Utah 84322.
Etemad Shahidi, A. and J. Mahjpbi. 2009. Comparison between M5 model tree and neural network for prediction of significant wave height in Lake Superior. Ocean Engineering, 36: 15. 1175-1181.
Fukui, Y., K. Nakanishi and S.Okamura. 1980. Computer evaluation of sprinkler irrigation uniformity. Irrigation Science. 2:1. 23-32.
Ghorbani Dashtaki, S., M. Homaee, M.H. Mahdian and M. Kouchakzadeh. 2009. Site-Dependence Performanceof Infiltration Models. Water Resource. Management. DOI 10.1007/s11269-009-9408-3.
Hart, W.E and W.N. Reynolds. 1965. Analytical design-sprinkler system. Transactions, American Society of Agricultural Engineers. 1:83-89.
Heerman, D.F. 1983. Design and operation of farm irrigation system. American Society of Agricultural Engineers. PP: 591-598.
Karmeli., D. 1997. Estimating sprinkler distribution pattern using ear regression. Transactions American Society of Agricult ural Engineers. 21:4. 682-685.
Keller, J. R.D. and Bliesner. 1990. Sprinkler and trickle irrigation. Van Nostrand Reinhold, NewYork, NY, USA. 652 pp.
Lall, U. and A. Sharma. 1996. A nearest-neighbor bootstrap for resampling hydrologic time series. Water Resour. Res. 32: 679-693.
Merriam, J.I. and J. Keller. 1978. Farm irrigation system evaluation.3. Logan, Utah: Agricultural and Irrigation Engineering Department, Utah state University. 271 PP.
Montero, J., J. M. Tarjuelo and p. Carrion. 2003. Sprinkler droplet size distribution measured with an optical spectropluviometer. Irrig. Sci. 22: 47-56.
Nemes, A., R.T. Roberts, W. J. Rawls, Y. A. Pachepsky and M.Th Van Genuchten. 2008. Software to estimate -33 and -1500 kPa soil water retention using the non-parametric k-Nearest Neighbor technique. Environm Modell. Softw. 23: 254-255
OSEI, F. K. B. 2009. Evaluation of sprinkler irrigation system for improved maize seed production for farmers in Ghana. A Thesis for M.sc. March: http:/// dspace.knust.edu.gh/dspace/bitstream 123456789/1939/1/fulltxt.pdf .
Pal, M. and S. Deswal. 2009. M5 model tree based modeling of reference evapotranspiration. Hydr. Process. 23: 1437-1443.
Quinlan, J.R. 1992. Learning with countinuous classes. P 343-348, In: Proceeding of Fifth Australian joint on artificial intelligence, Singapore.
Rajagopalan , B. and U. Lall. 1999. A k-nearest neighbour simulator for daily precipitation and other variables. Water Resources Research. 35 :10, 3089–3101.
Solomatin, D.P. and K. Dulal. 2003. Model tree as an alternative to neural network in rainfall- runoff modeling. Hydr. Sci. J. 48:3. 399-411.
Solomon, K. 1979. Variability of sprinkler coefficient of uniformity test results. Transactions, ASAE, 22: 1078-1080.
Wang, Y. 1997. Induction of model trees for predicting continuous lasses. In Proceedings of the Poster Papers of the European Conference on Machine Learning, University of Economics, Faculty of Informatics and Statistics, Prague.
Witten, I. H. and E. Frank. 2005. Data Mining: Practical machine learning tools and techniques with Lava implementation. Morgan Kaufmann: San Francisco.
Yakowitz, S. 1993. Nearest-neighbor estimation for null-recurrent Markov time series. Stoch. Proc. Appl. 48: 311-318.
Yates, D., S. Gangopadhyay, B. Rajagopalan and K. Strzepek. 2003. A technique for generating regional climate scenarios using a nearest-neighbor algorithm. Water Resour. Res. 39:1199 doi 10.1029/2002WR001769.