اصغریمقدم، ا.، فیجانی، ا. و ندیری، ع.، 1388- ارزیابی آسیبپذیری آب زیرزمینی دشتهای بازرگان و پلدشت با استفاده از مدل دراستیک بر اساس GIS. مجله محیط شناسی، شماره 52، صص. 55 تا 64.
کرد، م.، 1393- مدلسازی عددی آبخوان دشت اردبیل و مدیریت آن با استفاده از بهینهسازی برداشت آن، رساله دکترا، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، 190 ص.
ناصری، ح. و صارمینژاد، ف.، 1390- مقایسه ارزیابی آسیبپذیری آبخوان به روشهای DRASTIC و منطق فازی، مطالعه موردی: دشت گلگیر مسجد سلیمان. فصلنامه جغرافیای طبیعی، سال چهارم، شماره 11، صص. 17 تا 34.
ندیری، ع.، 1386- پیشبینی سطح آبهای زیرزمینی با استفاده از مدل شبکههای عصبی مصنوعی در محدوده مترو شهر تبریز، پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، 178 ص.
ندیری، ع.، 1392- مقایسه کارایی مدلهای عددی و هوش مصنوعی در مدیریت آبخوانها (مطالعه موردی: دشت تسوج)، رساله دکترا، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، 230 ص.
ندیری، ع.، اصغریمقدم، ا.، عبقری، ه. و فیجانی، ا.، 1392- توسعه مدلهای هوش مصنوعی مرکب در برآورد قابلیت انتقال آبخوان، مطالعه موردی: دشت تسوج. تحقیقات منابع آب ایران، سال نهم، شماره 1، صص. 1 تا 14.
نیکنام، ر.، محمدی، ک. و جوهری مجد، و.، 1386- ارزیابی آسیبپذیری سفره آب زیرزمینی تهران-کرج با روش DRASTIC و منطق فازی، مجله تحقیقات منابع آب ایران، سال سوم، شماره 2، صص. 39 تا 47.
References
Aller, L., Bennett, T., Lehr, J. H., Petty, R. J. and Hackett, G., 1987- DRASTIC: A Standardized System for Evaluating Ground Water Pollution Potential Using Hydrogeologic Settings. EPA 600/2-87-035. U.S. Environmental Protection Agency, Ada, Oklahoma.
Antonakos, A. K. and Lambrakis, N. I., 2007- Development and testing of three hybrid methods for the assessment of aquifer vulnerability to nitrates based on the drastic model, an example from NE Korinthia, Greece. Journal of Hydrology, 288– 304.
Asadi, S., Hassan, M. and Nadiri, A., 2014- Artificial intelligence modeling to evaluate field performance of photocatalytic asphalt pavement for ambient air purification. Environ Sci Pollut Res, 21, 8847-8857.
ASCE (Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology), 2000- Artificial neural network in hydrology, part I and II. J. Hydrol. Eng., 5(2), 115-137.
Babiker, I. S., Mohamed, M. A. A., Hiyama, T. and Kato, K., 2005- A GIS-based DRASTIC model for assessing aquifer vulnerability in Kakamigahara Heights, Gifu Prefecture, central Japan. Science of the Total Environment, 345(1-3), 127-140.
Chen, C. H. and Lin, Z. S., 2006- A committee machine with empirical formulas for permeability prediction. Computer and Geoscience, 32 (4), 485–496.
Dixon, B., 2005- Applicability of neuro-fuzzy techniques in predicting ground-water vulnerability: a GIS-based sensitivity analysis. Journal of Hydrology, 309, 17-38.
Dixon, B., Scott, H. D., Dixon, J. C. and Steele, K. F., 2002- Prediction of aquifer vulnerability to pesticides using fuzzy rule-based models at the regional scale. Physical geography, 23, 130-153.
Fausett, L., 1994- Fundamentals of neural network. Prentice Hall, Englewood Cliffs, N. J., p. 461.
Fijani, E., Nadiri, A. A., Asghari Moghaddam, A., Tsai, F. and Dixon, B., 2013- Optimization of DRASTIC Method by Supervised Committee Machine Artificial Intelligence to Assess Groundwater Vulnerability for Maragheh-Bonab Plain Aquifer, Iran. Journal of hydrology, 530, 89-100.
Haykin, S., 1994- Neural networks: a comprehensive foundation. Macmillan College Publishing, New York.
Hongxing, L., Chen, P. C. P. and Huang, H. P., 2000- Fuzzy Neural Intelligent System, Mathematical Foundation and the Application in Engineering. CRC Press, p. 392.
Labani, M. M., Kadkhodaie-Ilkhchi, A. and Salahshoor, K., 2010- Estimation of NMR log parameters from conventional well log data using a committee machine with intelligent systems: a case study from the Iranian part of the South Pars gas field, Persian Gulf Basin. Journal of Petroleum Science and Engineering, 72, 175–185.
McLay, C. D. A., Dragten, R., Sparling, G. and Selvarajah, N., 2001- Predicting groundwater nitrate concentrations in a region of mixed agricultural land use: a comparison of three approaches. Environmental Pollutants, 115, 191-204.
Nadiri, A. A., Chitsazan, N., Tsai, F. T. C. and Moghaddam, A. A., 2014- Bayesian Artificial Intelligence Model Averaging for Hydraulic Conductivity Estimation, Journal of Hydrologic Engineering, 19, 520-532.
Nadiri, A. A., Fijani, E., Tsai, F. T. C. and Moghaddam, A. A., 2013- Supervised committee machine with artificial intelligence for prediction of fluoride concentration. Journal of Hydroinformatics 15: 1474–1490.
Panagopoulos, G., Antonakos, A. and Lambrakis, N., 2005- Optimization of DRASTIC model for groundwater vulnerability assessment, by the use of simple statistical methods and GIS. Hydrogeology Journal.
Pulido-Calvo, I. and Gutiérrez-Estrada, J. C., 2009- Improved irrigation water demand forecasting using a soft-computing hybrid model. Biosystems Engineering 102(2), pp 202–218.
Secunda, S., Collin, M. L. and Melloul, A. J., 1998- Groundwater vulnerability assessment using a composite model combining DRASTIC with extensive agricultural land use in Israel’s Sharon region. Journal of Environmental Management, 54, 39-57.
Tayfur, G., Nadiri, A. A. and Moghaddam, A. A., 2014- Supervised Intelligent Committee Machine Method for Hydraulic Conductivity Estimation. Water Resour Manage, 28: 1173-1184.
Vrba, J. and Zoporozec, A., 1994- Guidebook on mapping groundwater vulnerability. International Contributions to Hydrogeology, Verlag Heinz Heise GmbH and Co, KG.
Zadeh, L. A., 1965- Fuzzy sets. Information and Control, 8 (3), pp 338–353.