اسدی، ا.، ا. مجنونی هریس، ا. فاخری فرد و ع. ا. صدرالدینی .1388. بررسی خشکسالی استان آذربایجان شرقی با استفاده از شاخص SPI. دومین همایش ملی اثرات خشکسالی و راهکارهای مدیریت آن
افخمی، ح.، م. اختصاصی و م. محمدی.1394. تأثیر پردازش متغیرهای ورودی شاخص بارش استاندارد در پیشبینی خشکسالی در شبکههای عصبی مصنوعی با استفاده از تبدیل موجک.نشریه تحقیقات مرتع و بیابان ایران، سال 22، شماره3،ص 570-582
اکبرزاده، ی.، ف. صادقی و م. حسین بابایی. 1388. تحلیل مکانی شاخص خشکسالی SPI در استان آذربایجان شرقی طی دوره آماری(۲۰۰۶-1987)، همایش منطقه ای بحران آب و خشکسالی.
شمسنیا، ا. س.، ن. پیرمرادیان و م. ع. شاهرخنیا. 1387. پایش و تحلیل پراکندگی مکانی شدت خشکسالی سال زراعی 80-1379 استان فارس با استفاده از شاخص معیارشده بارش (SPI) در محیط سامانهی جغرافیایی(GIS). مجله دانش نوین کشاورزی، سال چهارم، شماره13، ص 7-21.
صفشکن، ف.، ف. رادمنش.1393. استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی شاخص خشکسالی بارش استانداردشده در استان فارس. دومین همایش ملی بحران آب (تغییر اقلیم، آب و محیط زیست)
کارآموز، م.، ش. عراقی نژاد. 1389. هیدرولوژی پیشرفته، انتشارات دانشگاه صنعتی امیرکبیر، چاپ دوم، ص356
کاوه، ع.، ع. ایرانمنش.1384. شبکه عصبی مصنوعی در بهینهسازی سازهها.چاپ سوم. انتشارات مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن.
گلابی، م. ر.، ف. رادمنش و ع. م. آخوند علی.1392. بررسی عملکرد شبکه عصبی مصنوعی و سریهای زمانی در مدلسازی شاخص خشکسالی بارش استاندارد (مطالعه موردی: ایستگاههای منتخب استان خوزستان). نشریه خشکبوم.سال 3، شماره1، ص 82-87
نصیری، م. 1389. پیشبینی خشکسالی با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی مطالعه موردی ایستگاه سینوپتیک شیراز، پایان نامه ی کارشناسی ارشد اقلیم شناسی، دانشگاه سیستان و بلوچستان
نگارش، ح.، م. آرمش. 1390. پیشبینی خشکسـالی شهـر خـاش بـا استفـاده از مـدل شبکـه عصبی. مطالعات جغرافیایی مناطق خشک.سال 2 ، شماره6، ص 33-50
Barua, S., B.J.C. Perera, A.M. NG and D.H. Tran.2010. Drought forecasting using an aggregated drought index and artificial neural networks. Journal of water and climate change,1 (3): 206 193 .Belayneh, A., J. Adamowski, B. Khalil and B. Zielinski. 2014. Long-term SPI drought forecasting in the Awash River Basin in Ethiopia using wavelet neural network and wavelet support vector regression models.
Journal of Hydrology, 508(4):418-429.
Bonaccorso, B., I. Bordi, A. Cancelliere, G. Rossi and A. Sutera.2003. Spatial variability of drought: an analysis of the SPI in Sicily. Water resources management, 17(4):273-296
Edwards, D.C.1997. Characteristics of 20th century drought in the United States at multiple time scales. Climatology Report Number 97-2. Colorado State University. Fort Collins, Colorado
Gaye, O., O. Yildiz and A. Duvan .2015. A Drought Analysis Of Sivas Using The Standardized Precipitation Index (SPI) Method And Drought Estimation With The Artificial Neural Networks. International Journal of Advances in Mechanical and Civil Engineering, 2(5): 1-7
He, B., A. Lü, J. Wu, L. Zhao and M. Liu .2011. Drought hazard assessment and spatial characteristics analysis in China. Journal of Geographical Sciences, 21(2):235-49.
Jalalkamali, A., M. Moradi and M. Moradi. 2015. Application of several artificial intelligence models and ARIMAX model for forecasting drought using the Standardized Precipitation Index. International Journal of Environmental Science and Technology, 4(12):1201-1210
Mishra, A.K., V.R. Desai and P. Singh .2007. Drought Forecasting Using a Hybrid Stochastic and Neural Network Model, Journal of Hydrologic Engineering, 12(6): 626-638
Mishra, A.K., V.P. Singh .2010. A review of drought concepts. Journal of Hydrology. 391(1):202-216.
Nguyen, L.B., Q.F. Li, T.A. Ngoc and K. Hiramatsu . 2015. Adaptive Neuro–Fuzzy Inference System for Drought Forecasting in the Cai River Basin in Vietnam. Journal of the Faculty of Agriculture Kyushu University, 60(2): 405-415.
Shin, S., D. Kyung, S. Lee, J. Taik & Kim and J. Hyun . 2005. An application of support vector machines in bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications, 28(1): 127-135.
Tsakiris, G., H. Vangelis .2004.Towards a Drought Watch System based on Spatial SPI. Water Resources Management, 18(1): 1–12.
Vapnik, V.N. 1988. Statistical Learning Theory. Wiley, New York.
Wang, D., A.A. Safavi and J.A. Romagnoli .2000. Wavelet-based adaptive robust M-estimator for non-linear system identification. AIChE Journal, 46(8):1607-1615.