Considering evapotranspiration takes a basic role in the hydrologic cycle, water resources management, and irrigation water requirements. Evapotranspiration estimation is not an easy case because of the number of direct and indirect effects. The ability of the M5 model tree (M5T); adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS); support vector machines (SVM); Hargreaves-Samani, Ritchie, Turc, and Penman FAO 56 empirical equations; and multilinear regression (MLR) for modeling daily reference evapotranspiration is investigated. Daily climatic data, air temperature (T), relative humidity (RH), wind speed (U), and solar radiation (SR) from De Soto County, Florida, USA, station are used as inputs for the training of the models and calculation of equations. Mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and correlation coefficient statistics are computed to evaluate the performances of the created models. A total comparison is done between all results to underline how effective is soft computing techniques. Also, the impact of each meteorological parameter on evapotranspiration is investigated by using ANFIS, MLR, and SVM methods as a part of the parameter effect study. According to the error calculations and correlation coefficient, Turc empirical formula found better than other empirical equations. All data-driven techniques gave better results than empirical equations. The highest correlation coefficient is calculated for ANFIS, and the minimum errors are calculated for radial basis function SVM.

考虑蒸散量在水文循环，水资源管理和灌溉用水需求中起着基本作用。由于直接和间接影响的数量众多，因此蒸发蒸腾的估算并非易事。M5模型树（M5T）的能力；自适应神经模糊推理系统（ANFIS）；支持向量机（SVM）；Hargreaves-Samani，Ritchie，Turc和Penman FAO 56个经验方程式；研究了用于模拟日参考蒸散量的多线性回归（MLR）。来自美国佛罗里达州德索托县的每日气候数据，气温（T），相对湿度（RH），风速（U）和太阳辐射（SR）被用作模型训练和计算的输入方程组。均方误差（MSE），平均绝对误差（MAE），计算相关系数统计信息，以评估所创建模型的性能。在所有结果之间进行了总体比较，以强调软计算技术的有效性。另外，作为参数效应研究的一部分，通过使用ANFIS，MLR和SVM方法研究了每个气象参数对蒸散的影响。根据误差计算和相关系数，Turc经验公式比其他经验公式更好。所有的数据驱动技术都比经验方程式提供了更好的结果。为ANFIS计算最高相关系数，为径向基函数SVM计算最小误差。在所有结果之间进行了总体比较，以强调软计算技术的有效性。另外，作为参数效应研究的一部分，通过使用ANFIS，MLR和SVM方法研究了每个气象参数对蒸散的影响。根据误差计算和相关系数，Turc经验公式比其他经验公式更好。所有的数据驱动技术都比经验方程式提供了更好的结果。为ANFIS计算最高相关系数，为径向基函数SVM计算最小误差。在所有结果之间进行了总体比较，以强调软计算技术的有效性。另外，作为参数效应研究的一部分，通过使用ANFIS，MLR和SVM方法研究了每个气象参数对蒸散的影响。根据误差计算和相关系数，Turc经验公式比其他经验公式更好。所有的数据驱动技术都比经验方程式提供了更好的结果。为ANFIS计算最高相关系数，为径向基函数SVM计算最小误差。Turc经验公式比其他经验公式更好。所有的数据驱动技术都比经验方程式提供了更好的结果。为ANFIS计算最高相关系数，为径向基函数SVM计算最小误差。Turc经验公式比其他经验公式更好。所有的数据驱动技术都比经验方程式提供了更好的结果。为ANFIS计算最高相关系数，为径向基函数SVM计算最小误差。