حبیبی، آ.، 1395، آموزش کاربردی نرمافزار SPSS، ویرایش چهارم: پایگاه اینترنتی پارسمدیر، 200 صفحه.
حبیبی، ف.، 1395، پیشبینی بارش ایستگاه بندرعباس با استفاده از روش رگرسیون لجستیک: مجموعه مقالات هفدهمین کنفرانس ژئوفیزیک ایران، 13-17.
حبیبی، ف.، 1398، انتخاب ویژگی و پیشبینی باد گاستی با شبکه عصبی پرسپترون چند لایهای در ایستگاه خودکار فرودگاهی: مجله ژئوفیزیک ایران ،13(3)، 33–52.
رضائی یوسفی، م.، 1386، انتخاب متغیرهای ورودی در شناسایی سیستمها و کاربرد آن در پیشبینی سریهای زمانی: پایان نامه کارشناسی ارشد در مهندسی برق-گرایش کنترل، پردیس فنی دانشگاه تهران.
رضایی، م.، حسن زاده، م. ت.، قاسمی، س.، 1387، استفاده از روشهای رگرسیون خطی و رگرسیون غیرخطی در تخمین روند تغییر جریان نشتی مقرههای شبکه توزیع در مناطق آلوده سواحل جنوبی کشور: سیزدهمین کنفرانس شبکههای توزیع نیروی برق، 11 و 12 اردیبهشت 1387- گیلان.
عرب عامری، م.، حبیبی، ف.، کلهر، ا.، 1393، پیشبینی سرعت باد با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه در فرودگاه مهراباد: مجموعه مقالات شانزدهمین کنفرانس ژئوفیزیک ایران، 117-122.
Agbo, G. A., Alfa, B., Ibeh, G. F., and Adamu, I. S., 2013, Application of regression and multiple correlation analysis to morning hours solar radiation in Lapai: International Journal of Physical Sciences,
8(27), 1437-1441, DOI: 10.5897/IJPS12.323, ISSN 1992-1950 © 2013 Academic Journals,
http://www.academicjournals.org/IJPS.
Bluestein, H., 1992, Synoptic-Dynamic Meteorology in Midlatitudes, Volume I: Principles of Kinematics and Dynamics, Oxford University Press.
Fattahi, S., 2011, A comparative study of parametric and nonparametric regressions: Iranian Economic Review, 16(30),19-43.
Gladysz, B., and Kuchta, D., 2008, Application of regression trees in the analysis of electricity load: Badania Operacyjne i Decyzje (
Operations Research and Decisions),
4, 19–28.
Han, J., Kamber, M., and Pei, J., 2012, Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd edition: Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-0-12-3814791.
Hazra, A., and Gogtay, N., 2017, Biostatistics series module 10: Brief overview of multivariate methods: Indian Journal of Dermatology, 62(4), 358–366, doi: 10.4103/ijd.IJD_296_17.
Maksood, F. Z., and Achuthan, G., 2016, Analysis of data mining techniques and its applications: Journal of Computer Applications, 140(3), 6-14.
Moustris, K. P., Nastos, P. T., Larissi, I. K., and Paliatsos, A. G., 2012, Application of multiple linear regression models and artificial neural networks on the surface ozone forecast in the greater Athens area, Greece: Advances in Meteorology, Article ID 894714, 8 pages, doi:10.1155/2012/894714.
Murphy, K., 2012, Machine Learning: A Probabilistic Perspective: The MIT Press Cambridge, Massachusetts, ISBN 978-0-262-01802-9.
Patlakas, P., Drakaki, E., Galanis, G., Spyrou, C., and Kallos, G., 2017, Wind gust estimation by combining a numerical weather prediction model and statistical post-processing: Energy Procedia,
125, 190-198,
www.elsevier.com/locate/procedia.
Prasanna, V., Choi, H. W., Hong S. O. K., Kim, G. H., Lee, Y. G., and Kim, B. J., 2020, Surface wind gust prediction over Incheon international airport using the unified model: Natural Hazards,
103, 1499–1535, DOI:
10.1007/s11069-020-04047-z.
Roundy, P. E., and Frank, W. M., 2004, Applications of a multiple linear regression model to the analysis of relationships between eastward- and westward-moving intraseasonal modes: Journal of Atmospheric Science, 61(24), 3041-3048.
Steuer, R., Daub, C. O., Selbig, J., and Kurths, J., 2005, Measuring distances between variables by mutual information, in Baier, D., Wernecke K. D. (eds), Innovations in Classification, Data Science, and Information Systems. Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Springer, Berlin, Heidelberg,
https://doi.org/10.1007/3-540-26981-9_11.
Vergara J. R., and Este´vez, P. A., 2014, A review of feature selection methods based on mutual information: Neural Computing and Applications, 24(1), 175–186, DOI 10.1007/s00521-013-1368-0.
Ververidis, D., and Kotropoulos, C., 2005, Sequential forward feature selection with low computational cost: 2005 13th European Signal Processing Conference, http://www.eurasip.org/Proceedings/Eusipco/Eusipco2005/defevent/papers/cr1411.pdf.