امیرمرادی، ک.، بهمنی، ا.، 1393، برآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی: نشریه پژوهشهای خاک (علوم خاک و آب) الف، 28(3)، 543-556.
بختیاری، ب.، قهرمان، ن.، رحیمی، ا.، 1392، استفاده از رویکرد شبکة عصبی مصنوعی جهت پیشبینی کوتاهمدت سرعت باد (مطالعه موردی: ایستگاه هواشناسی جیرفت): مجله تحقیقات آب و خاک ایران، 44(1)، 11-20.
حبیبی، ف.، 1397، پیشبینی باد جستی با شبکه پیشخور توسط الگوریتم یادگیری پسانتشار ارتجاعی: مجموعه مقالات هجدهمین کنفرانس ژئوفیزیک ایران، 367–371.
حبیبی، ف.، 1398، انتخاب ویژگی و پیشبینی باد گاستی با شبکه عصبی پرسپترون چندلایهای در ایستگاه خودکار فرودگاهی: مجله ژئوفیزیک ایران، 13(3)، 33–52.
حسینی، س. ا.، 1388، برآورد و تحلیل دماهای حداکثر شهرستان اردبیل با استفاده از مدل تئوریهای شبکه عصبی مصنوعی: پایاننامه کارشناسی ارشد: دانشگاه محقق اردبیلی، گروه جغرافیای طبیعی.
سبزیپرور، ع. ا.، علیائی، ا.، 1390، ارزیابی عملکرد شبکههای عصبی مصنوعی در برآورد تابش خورشیدی کل روزانه و مقایسه آن با نتایج مدل انگستروم (مطالعه موردی: ایستگاه همدیدی تبریز): مجله ژئوفیزیک ایران، 5(3)، 30-41.
عرب عامری، م.، حبیبی، ف.، کلهر، ا.، ١٣٩٣، پیشبینی سرعت باد با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه در فرودگاه مهرآباد: مجموعه مقالات شانزدهمین کنفرانس ژئوفیزیک ایران، 117-122.
عزیزی، ح. ر.، منتظری، م.، 1394، پیشبینی دماهای ماهانه ایستگاههای همدید منتخب استان اصفهان با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه: فصلنامه تحقیقات جغرافیایی، 30(3)، 241-258.
علیقلینیا، ت.، رسولی مجد، ن.، رضایی، ح.، جباری، آ.، 1395، کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی تبخیر- تعرق با حداقل دادههای هواشناسی (مطالعه موردی: شهر ارومیه): محیط زیست و مهندسی آب، 2(2)، 122-135.
قادر، س.، صفر، م.، جواننژاد، ر.، 1397، پیشبینی برخی میدانهای هواشناسی با استفاده از یک سامانه همادی توسعه داده شده برای مدل WRF: مطالعه موردی: اولین کنفرانس بینالمللی پیشبینی عددی وضع هوا و اقلیم، تهران، 28 تا 29 آبان 1397.
محمدی، م. ح.، مشکوتی، ا. ح.، قادر، س.، آزادی، م.، 1399، بررسی آماری جستبادهای همرفتی و غیرهمرفتی در محدوده ایران: مجموعه مقالات نوزدهمین کنفرانس ژئوفیزیک ایران، آبان 1399، 88-91.
منهاج، م. ب.، 1381، مبانی شبکههای عصبی: دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلیتکنیک تهران)، 1381.
منهاج، م. ب.، سیفیپور، ن.، 1377، کاربرد هوش محاسباتی در کنترل: مرکز نشر پروفسور حسابی، تهران.
نیاز علیزاده، ع.، وکیلی، غ.، صحرائیان، ف.، 1388، پسپردازش برونداد مدل میانمقیاس WRF برای دمای دو متری سطح زمین با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی: هشتمین همایش پیشبینی عددی وضع هوا، تهران، 2 دی 1388.
AMS wind gust definition, 2018, https://glossary.ametsoc.org/wiki/Gust; Retrieved November 15.
Antonakis, A., Lone, M., and Cooke, A., 2016, Neural network based dynamic model and gust identification system for the jetstream G-NFLA, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 231(6), 1138–1153.
Brasseur, O., 2001, Development and application of a physical approach to estimating wind gusts: Monthly Weather Review, 129(1), 5-25.
Burton, T., Sharpe, D., Jenkins, N., and Bossanyi, E., 2011, Wind Energy Handbook: John Wiley and Chichester, S., UK, 742 PP, edition 2.
Chan, P., 2012, An event of tail strike of an aircraft due to terrain-induced wind shear at the Hong Kong International Airport: Meteorological Applications, 19(3), 325–333.
de Meutter, P., Gerard, L., Smet, G., Hamid, K., Hamdi, R., Degrauwe, D., and Termonia, P., 2015, Predicting small-scale, short-lived downbursts: case study with the NWP limited-area ALARO model for the Pukkelpop thunderstorm: Monthly Weather Review, 143(3), 742–756.
Han Jiawei, J. P., and Kamber, M., 2012, Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd edition: Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-0-12-381479-1.
Jolliffe, I. T., and Stephenson, D. B., 2003: Forecast Verifcation: A Practitioner’s Guide in Atmospheric Science: John Wiley and Sons, 240pp.
Kanani, S., Asadollahfardi, G., and Ghanbari, A., 2008, Application of artificial neural network to predict total dissolved solid in Achechay River Basin: World Applied Sciences Journal, 4(5), 646-654.
Kolendowicz, L., Taszarek, M., and Czernecki, B., 2016, Convective and non-convective wind gusts in Poland, 2001-2015: Meteorology Hydrology and Water Management, 4(2), 15-21.
Kurbatova, M., Konstantin, R., Gubenko, I., and Kurbatov, G., 2018, Comparison of seven wind gust parameterizations over the European part of Russia: Advances in Science and Research, 15, 251-255, 10.5194/asr-15-251-2018.
Mohr, S., Kunz, M., Richter, A., and Ruck, B., 2017, Statistical characteristics of convective wind gusts in Germany:
Natural Hazards and Earth System Sciences,
17(6), 957-969.
NCO, 1997, Subroutine calgust, Available from the National Weather Service, NCO Production, source code: www.nco.ncep.noaa.gov/pmb/codes/nwprod/global_shared.v14.1.7/sorc/ncep_post.fd/CALGUST.f.
RUC20, 2007, diagnostic output fields for the Rapid Refresh and HRRR, Available from the National Oceanic and Atmospheric Administration website: https://rapidrefresh.noaa.gov/RAP_var_diagnosis.html.
Selcuk Nogay, H., Cetin Akinci, T., and Eidukeviciute, M., 2012, Application of artificial neural networks for short term wind speed forecasting in Mardin, Turkey: Journal of Energy in Southern Africas, 23(4).
Sheridan, P., 2011, Review of Techniques and Research for Gust Forecasting and Parameterisation: Forecasting Research Technical Report 570, Met Office, Exeter.
Singh, V., 2016, Application of artificial neural networks for predicting generated wind power: International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 7(3).
Solari, G., Repetto, M. P., Burlando, M., De Gaetano, P., Pizzo, M., Tizzi, M., and Parodi, M., 2012, The wind forecast for safety management of port areas: Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 104, 266–277.
Stucki, P., Dierer, S., Welker, C., Navarro, J. J. G., Raible, C. C., Martius, O., and Brönnimann, S., 2016,
Evaluation of downscaled wind speeds and parameterised gusts for recent and historical windstorms in Switzerland: Tellus A, Dynamic Meteorology and Oceanography,
68(1).
Tokar, A. S., and Markus, M., 2000, Precipitation runoff modeling using artificial neural network and conceptual models: Journal of Hydrologic Engineering, ASCE, 5, 156-161.