1- آقاحسینعلی شیرازی، اکبرپور؛ محسن، ابوالفضل، (1390)، برآورد تقاضای روزانه آب شهری با استفاده از سری فوریه: مطالعه موردی شهر بیرجند در استان خراسان جنوبی، کنفرانس بین المللی آب و فاضلاب، تهران - شرکت مهندسی آب و فاضلاب کشور.
2- ابراهیمی, نادری؛ پرویز، حسن، (1380)، بررسی و ارزیابی مدیریت عرضه و تقاضای آب شرب در شرایط خشکسالی اصفهان، مجله آب و محیط زیست (49-48), 97-89.
3- بوستانی، انصاری؛ آرمین، حسین، (1389)، ارائه رویکردهای مناسب در مدیریت مصرف آب شهری، همایش علمی چالش آب در استان قم گذشته، حال و آینده، دانشگاه قم.
4- جوادیانزاده، محمدمهدی، (1388)، تهیه تابع تقاضای آب شهری با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی در شهر یزد، سومین همایش ملی آب و فاضلاب ( با رویکرد اصلاح الگوی مصرف) 4 تا 5 اسفند 1388، تهران - پژوهشگاه نیرو
5- شمسایی، م. (1379). برآورد تابع تقاضای آب استان اصفهان، مجموعه 21 مقاله ارائه شده در اولین همایش علمی و تحقیقاتی بهینه سازی مصرف آب، انتشارات روابط عمومی و امور بین الملل شرکت آب و فاضلاب استان تهران.
6- شهرستانی، حسین، (1393)، سازماندهی و مدیریت مصرف بهینه آب در بخش کشاورزی. فصلنامه نظام مهندسی کشاورزی و منابع طبیعی، 45(12)، 41-37.
7- مرکز آمار ایران، (1390)، سالنامه آماری کشور (https://salnameh.sci.org.ir/AllUser/DirectoryTreeComplete.aspx).
8- محمدی، ر. (1393). بررسی تأثیر هدفمندی یارانهها بر الگوی مصرف و میزان مصرف آب شهر اردبیل.پایان نامه دوره کارشناسی ارشد، دانشکده مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی واحد گرمی، اردبیل.
9- ملکی نسب، ا.، ابریشمچی, ا.، و تجریشی، م. (1386). ارزیابی صرفهجویی در مصرف آب خانگی به واسطه استفاده از قطعات کاهنده مصرف. مجله آب و فاضلاب،18(2), 11-2.
10- ورزیری، وکیل پور، مرتضوی؛ آزیتا، محمدحسن، سید ابوالقاسم، (1395)، بررسی اثر قیمتگذاری اقتصادی آب آبیاری بر الگوی کشت در دشت دهگلان. فصلنامه علمی -پژوهشی تحقیقات اقتصاد کشاورزی, 8(31), 81-100
11- Agarwal & Srikant, R., R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. in Proc. 20th int. conf. very large data bases, VLDB, pp. 487-499.
12- Agrawal, Imieliński & Swami, R., T., A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Acm sigmod record (ACM),Vol. 22, No. 2, pp. 207-216.
13- Agrawal, Mannila, Srikant, Toivonen & Verkamo, R., H., R., H., A. I. (1996). Fast discovery of association rules. Advances in knowledge discovery and data mining, 12(1), 307-328.
14- AhangarCani, Farnaghi, & Shirzadi, M., M., M. (2016). Predictive Map of Spatio-Temporal Distribution of Leptospirosis Using Geographical Weighted Regression and Multilayer Perceptron Neural Network Methods. Journal of Geomatics Science and Technology, 6(2), 79-98.
15- Ali, Manganaris & Srikant, K., S., R. (1997). Partial Classification Using Association Rules. In KDD, vol. 97, pp. p115-118.
16- Appice, Ceci, Lanza, Lisi & Malerba, A., M., A., F. A, D. (2003). Discovery of spatial association rules in geo-referenced census data: A relational mining approach. Intelligent Data Analysis, 7(6), 541-566.
17- Breiman, Friedman, Olshen & Stone, L., J., R., C. (1984). Classification and Regression Trees (CART) Wadsworth. Pacific Grove, CA.
18- Chen, Shu, Ning & Chen, J.-C, C.-S, S.-K, H.-W. (2008). Flooding probability of urban area estimated by decision tree and artificial neural networks. Journal of Hydroinformatics, 10(1), 57-67.
19- Chen, Park & Yu, M.-S, J.-S, P. S. (1996). Data mining for path traversal patterns in a web environment. Distributed Computing Systems, Proceedings of the 16th International Conference on 1996 May 27, IEEE, pp. 385-392.
20- Dastourani, Habibipoor, Ekhtesasi, Talebi & Mahjoobi, M., A., M., A., J. (2013). Evaluation of the Decision Tree model in Precipitation Precipitation Prediction (case study: Yazd synoptic station). Iran Water Resources Research, 8(3), 14-27.
21- Entezari, Dadashi & Asadi, A., R.A., M. (2016). Assessing the Autocorrelation of Spatial - Temperature change in heat islands of Khorasan Razavi Province, pp. 39-43.
22- Fallahi, Ansari & Moghaddas, M., H., S. (2012). Evaluating effective factors on household water consumption and forecasting its demand: panel data approach. Water Waste J, 23(4), 78-87.
23- Fayyad, Piatetsky-Shapiro & Smyth, U., G., P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. AI magazine, 17(3), 37.
24- Geissen, Kampichler, López-de Llergo-Juárez & Galindo-Acántara, V., C., J., A. (2007). Superficial and subterranean soil erosion in Tabasco, tropical Mexico: development of a decision tree modeling approach. Geoderma, 139(3-4), 277-287.
25- Getis, Anselin, Lea, Ferguson & Miller, A., L., A., M., H. (2004). Spatial analysis and modeling in a GIS environment. A research agenda for geographic information science. CRC, Boca Raton, FL, 157-196.
26- Han, Pei & Kamber, J., J., M. (2011). Data mining: concepts and techniques: Elsevier.
27- Jolliffe & Philipp, I. T., A. (2010). Some recent developments in cluster analysis. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 35(9-12), 309-315.
28- Kendall, W. S. (1998). Perfect simulation for the area-interaction point process, Probability towards 2000, Springer, New York, pp. 218-234.
29- Kheir, Chorowicz, Abdallah & Dhont, R. B., J., C., D. (2008). Soil and bedrock distribution estimated from gully form and frequency: a GIS-based decision-tree model for Lebanon. Geomorphology, 93(3-4), 482-492.
30- Kim & Yum, Y. S., B.-J , (2011), Recommender system based on click stream data using association rule mining. Expert Systems with Applications, 38(10), 13320-13327.
31- Mitchell, A. (1999). The ESRI guide to GIS analysis: geographic patterns & relationships, Volume 1, ESRI, Inc.
32- Mitchell, A. (2005). The ESRI guide to GIS analysis, Volume 2, spatial measurements and statistics ESRI Press. Redlands CA: Esri Press.
33- Moran, P. A. (1950). Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 37(1/2), 17-23.
34- Narayanan, A. (1993). Probability and Statistics in Engineering and Management Science: Taylor & Francis, pp. 238-239.
35- Ripley, B. D. (2005). Spatial statistics (Vol. 575): John Wiley & Sons.
36- Ruiz, Tedesco, McTighe, Austin & Kitron, M. O., C., T. J., C., U. (2004). Environmental and social determinants of human risk during a West Nile virus outbreak in the greater Chicago area, 2002. International Journal of Health Geographics, 3(1), 8.
37- Sabouhi & NOUBAKHT, M., M. (2009). Estimating the water demand function of Pardis city. Journal of Water and Wastewater, 20, pp. 69-74.
38- Statistical Center of Iran, (2011), Statistical Pocketbook of the Islamic Republic of Iran, Management & Planning Organization, Tehran. 786.
39- Taghi Sattari, Anli, Apaydin & Kodal, M., A., H., S. (2012). Decision trees to determine the possible drought periods in Ankara. Atmósfera, 25(1), 65-83.
40- Tan, P.-N. (2006). Introduction to data mining: Pearson Education India.
41- Tobler, W. R., (1970), A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic geography, 46(sup1), 234-240.
42- Versichele, De Groote, Bouuaert, Neutens, Moerman & Van de Weghe, M., L., M. C. T., I., N. (2014). Pattern mining in tourist attraction visits through association rule learning on Bluetooth tracking data: A case study of Ghent, Belgium. Tourism Management, 44, 67-81.
43- Yurekli, Taghi Sattari, Anli & Hinis, K., M., A., M. (2012). Seasonal and annual regional drought prediction by using data-mining approach. Atmósfera, 25(1), 85-105.