آقا ابراهیمی، م. ر.، باقرزاده قنبرآبادی، ح.، 1390، پیشبینی تابش سالانه خورشید توسط شبکه عصبی مصنوعی و بهکارگیری آن در استفاده نرمافزاری جهت تغذیه بار محلی و استفاده در منابع تولید پراکنده: دومین کنفرانس انرژیهای تجدیدپذیر و تولید پراکنده ایران، دانشگاه تهران.
سبزی پرور، ع. ا.، بیات ورکشی، م.،1389، ارزیابی دقت روشهای شبکه عصبی مصنوعی و عصبی- فازی در شبیهسازی تابش کل خورشیدی: مجله پژوهش فیزیک ایران، ۱۰(۴)، 347-357.
سلطانی، س.، مرید، س.، 1384، مقایسه برآورد تابش خورشید با استفاده از روش هارگریوز- سامانی و شبکههای عصبی: مجله دانش کشاورزی، 15(1)، 69.
شبانی، م.، کاظمی نسب، م. م.، 1391، پیشبینی میزان تابش خورشید به روش شبکه عصبی جهت مدلسازی یک سیستم هیدروژن خورشیدی برای تغذیه یک بار متغیر: یازدهمین کنفرانس بینالمللی دانشجویی ایران، کاشان، سازمان علمی دانشجویی مهندسی برق کشور.
منهاج، م. ب.، 1384، مبانی شبکههای عصبی هوش محاسباتی، جلد 1، چاپ سوم، مرکز نشر دانشگاه صنعتی امیرکبیر.
Angstrom, A., 1924, Solar and terrestrial radiation. Report to the international commission for solar research on actinometric investigations of solar and atmospheric radiation: Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 50(210), 121-126.
Azamathulla, H. Md., Chang, C. K., Ghani, A. Ab., Ariffin, J., Azazi Zakaria, N., and Abu Hasan, Z., 2009, An ANFIS-based approach for predicting the bed load for moderately sized rivers: Journal of Hydro-environment Research, 3(1), 35-44.
Bakirci, K., 2009, Correlations for estimation of daily global solar radiation with hours of bright sunshine in Turkey: Energy, 34(4), 485-501.
Caudill, M., 1987, Neural networks primer, Part I, AI Expert, 46–52.
Chang, J., and Chang, Y. T., 2006, Adaptive neuro fuzzy inference systems for prediction of water level in reservoir: Advanced in Water Resource Researches, 29(1), 1-10.
Conrads, P. A., and Roehle., E. A., 1999, Comparing physics-based and neural network model simulating salinity. Temperature and dissolved in a complex, tidally affected river basin: South Carolina Environmental Conference, Myrtle Beach, March 15-16.
Daneshyar, M., 1978, Solar radiation statistics for Iran: Sol. Energy,(United States), 21(4).
Fadare, D. A., 2009, Modelling of solar energy potential in Nigeria using an artificial neural network model: Applied Energy, 86(9), 1410–1422.
Ghazanfari, M., Alizadeh, S., and Pour babak, T., 2008, Data Mining and Discovering Knowledge: Press center of Ferdowsi University.
Hsu, K. L., Gupta, H. V., and Sorooshian, S., 1995, Artificial neural network modeling of the rainfall-runoff process: Advanced in Water Resource Researches, 31(10), 2517-2530.
Hussain, S., and AlAlili, A., 2017, A hybrid solar radiation modeling approach using wavelet multiresolution analysis and artificial neural networks: Applied Energy, 208, 540-550.
Ibeh, G. F., Agbo, G. A., Ekpe, J. E., and Isikwue, B. C., 2012, Estimation of global solar radiation at Calabar using two models: Journal of Natural Sciences Research, 2(5), 2224-3186.
Jang, R., 1993, ANFIS: Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System: IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 23(3), 665-685.
Jirka, G. H., Doneker, R. L., and Hinston, S. W., 1996, User’s Manual for Cormix: A Hydrodynamic Mixing Zone Model and Decision Support System for Pollutant Discharge into Surface Waters: Office of Science and Technology US-EPA, Washington, DC 20460.
Lucio, P. S., Conde, F. C., Cavalcanti, I. F. A., Serrano, A. I., Ramos, A. M., and Cardoso, A. O., 2007, Spatio temporal monthly rainfall reconstruction via artificial neural network (case study: South Brazil): Advances in Geosciences, 10, 67-76.Mellit, A., Benghanem, M., Hadj Arab, A., and Guessoum, A., 2005, A simplified model for generating sequences of global solar radiation data for isolated sites: Using artificial neural network and a library of Markov transition matrices approach: Solar Energy, 79(5), 469-482.Mensour, O. N., El Ghazzani, B., Hlimi, B., and Ihlal, A., 2017, Modeling of solar energy potential in Souss-Massa area-Morocco,
using intelligence Artificial Neural Networks (ANNs): Energy Procedia, 139, 778-784.
Mishra, A., Desaiand, V., and Singh, V., 2007, Drought forecasting using a hybrid stochastic and neursl network model: Journal of Hydrologic Engineering, 12(6), 626–638.
Moghaddamnia, A., Remesan, R., Hassanpour Kashani, M., Mohammadi, M., Han, D., and Piri, J., 2009, Comparison of LLR, MLP, Elman, NNARX and ANFIS Models—with a case study in solar radiation estimation: Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 71(8-9), 975-982.
Mubiru, J., and Banda, E. J. K. B., 2008, Estimation of monthly average daily global solar irradiation using artificial neural networks: Solar Energy, 82(2), 181-187.
Paltridge, G. W., Proctor, D., 1976, Monthly mean solar radiation statistics for Australia: Solar Energy, 18(3), 235-43.
Ozgoren, M., Bilgili, M., and shahin, B., 2012, Estimation of global solar radiation using ANN over Turkey: Journal Expert Systems with Applications, An International Journal, 39(5), 5043-5051.
Remesan, R., Shamim, M. A., and Han, D., 2008, Model data selection using gamma test for daily solar radiation estimation: Hydrological Processes, 22(21), 4301-4309.
Sabziparvar, A. A., 2007, General formula for estimation of monthly mean global solar radiation in different climates on the south and north coasts of Iran: International Journal of Photoenergy, 9(1), 94786.
Sabziparvar, A., and Shetaee, H., 2007, Estimation of global solar radiation in arid and emi-arid climates of East and West Iran: Energy (The International Journal), 32(5), 649-655.
Sozan, A., Arcaklioglu, E., Ozalp, M., and Galip, K., 2005, Solar-energy potential in Turkey: Applied Energy,
80(4), 367–381.