امامقلی زاده، ص. ر.کریمی دمنه. و خ. اژدری.1395. مقایسه ی روشهای متداول برآورد بار رسوب معلق رودخانه ی کرخه با روش برنامه ریزی بیان ژن. نشریه جغرافیا و توسعه، سال14، شماره45، ص122-140
آوریده، ف.م.، بنی حبیب . و ا. طاهرشمسی.1380. کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی جهت تخمین دبی رسوب رودخانه ها. سومین کنفرانس هیدرولیک ایران، دانشگاه تهران، تهران.
ثانی خانی، ه.، م.نیک پور.. ر. فرسادی زاده، د. و م. م. معیری.1394. پیش بینی بار معلق رودخانه با استفاده از سامانه های هوشمند. نشریه پژوهش آب ایران، سال9، شماره 2،ص 165-168
داننده مهر، ع.،ا. علیایی، و م. ع. قربانی. 1389 . پیش بینی بار معلق رودخانه ها بر مبنای دبی جریان با استفاده از برنامه ریزی ژنتیک. نشریه پژوهش های آبخیزداری، سال23، شماره3، ص44-54
دهقانی، ر.،م. قربانی، ع.، تشنه لب، م.، ریخته گر غیاثی، ا. و ا. اسدی.1394. مقایسه و ارزیابی مدل های شبکه عصبی بیزین، برنامه ریزی بیان ژن، ماشین بردار پشتیبان و رگرسیون خطی در تخمین بده جریان؛ مطالعه موردی حوضه صوفی چای. نشریه آبیاری و آب ایران،سال پنجم، شماره بیستم،ص 66-85
رجبی، م.،م. فیض اله پور،. و ش. روستایی. 1394. استفاده از مدل تبرید تدریجی عصبی (NDE) در تخمین بار معلق رسوبی و مقایسهی آن با مدل ANFIS و RBF مطالعه موردی: رودخانه گیویچای. نشریه جغرافیا و توسعه، جلد39 ، شماره 13، ص1-16
ستاری، م. ت.، رضازاده جودی، ع. صفدری، ف. و ف. قهرمانزاده.1395. اریابی عملکرد روش های مدل درختی M5 و رگرسیون بردار پشتیبان در مدل سازی رسوب معلق رودخانه. نشریه حفاظت منابع آب وخاک، سال6، شماره1، ص110-124
قربانی، م. ع. و ا. صالحی. 1390. استفاده از برنامه ریزی بیان ژن در بررسی تغییرات داده های کیفی آب زیرزمینی با نوسانات سطح آب در دشت برخوردار اصفهان.ششمین کنگره ملی مهندسی عمران
Aytek, A., and O. Kisi. 2008. A Genetic Programming Approach to Suspended Sediment Modelling. Hydrology, 351: 288-298.
Basak, D., S. Pal, and D. C. Patranabis. 2007. Support vector regression. Neural Inf. Process, 11: 203-225.
Buyukyildiz, M. and S. Y. Kumcu.Y.2017. An Estimation of the Suspended Sediment Load Using Adaptive Network Based Fuzzy Inference System, Support Vector Machine and Artificial Neural Network Models.
Water Resources Management, 31(2):1-17
Chen S.T., and P. S. Yu. 2007. Real-time probabilistic forecasting of flood stages. Journal of Hydrology,340(2):63-77
Ferreira, C. 2001. Gene expression programming: a new adaptive algorithm for solving problems. Complex Systems, 13(2): 87–129.
Ghorbani, M.A., R. Khatibi, H. Asadi, and P. Yousefi. 2012. Inter- Comparison of an Evolutionary Programming Model of Suspended Sediment Time-series whit other Local Model. INTECH.doi. org/10.5772/47801,: 255-282.
Hamel, L. 2009. Knowledge Discovery with Support Vector Machines, Hoboken, N.J. John Wiley.
Kakaei Lafdani, E., A. Moghaddam Nia, and A. Ahmadi. 2013. Daily suspended sediment load prediction using artificial neural networks and support vector machines, Hydrology, 478: 50-
Khatibi, R., L. Naghipour, M. A. Ghorbani, and M. T. Aalami. 2012.Predictability of relative humidity by two artificial intelligence techniques using noisy data from two Californian gauging stations. Neural computing and application, 23(7):.643-941.
Kisi, O., and A. Guven. 2010. A machine code-based genetic programming for suspended sediment concentration estimation. Advanced in Engineering Software, 41(7):939-945.
Kisi, O., and J. Shiri. 2012. River suspended sediment estimation by climatic variables implication: Comparative study among soft computing techniques. Computers & Geosciences,43(4):73-82
Kisi, O., M. Karahan, and Z. Sen. 2006. River suspended sediment modeling using fuzzy logic approach".Hydrol Process, 20: 4351-4362.
Lin, J.Y., C. T. Cheng, and K. W. Chau.2006. Using support vector machines for long-term discharge prediction. Hydrolog Sci J, 51(3):599–612
Liong, S.Y., and C. Sivapragasam. 2002. Flood stage forecasting with support vector machines. J Am Water Resour, 38(4):173–186
Misra, D., T. Oommen, A. Agarwa, S. K. Mishra, and A. M. Thompson.2009. Application and analysis of support vector machine based simulation for runoff and sediment yield. Biosyst Eng,103(3): 527–535
Nagy, H., K. Watanabe, and M. Hirano. 2002. Prediction of sediment load concentration in rivers using artificial neural network model, Journal of Hydraulics Engineering,128: 558-559.
Nourani, V., F. Alizadeh, and K. Roushangar. 2016. Evaluation of a Two-Stage SVM and Spatial Statistics Methods for Modeling Monthly River Suspended Sediment Load.
Water Resources Management,30(1):393-407
Vapnik, V.N. 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, New York
Vapnik, V.N. 1998. Statistical learning theory. Wiley, New York
Vapnik, V., and A. Chervonenkis. 1991. The necessary and sufficient conditions for consistency in the empirical risk minimization method. Pattern Recognition and Image Analysis,1(3): 283-305.
Yoon, H., S. C. Jun, Y. Hyun, G. O. Bae, and K. K. Lee.2011. A comparative study of artificial neural networks and support vector machines for predicting groundwater levels in a coastal aquifer. J Hydrol, 396(4):128–138