ارائه مدل پیش بینی تولید پسماند شهری با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین

افزایش جمعیت شهری، گسترش فعالیت های اقتصادی، تغییر الگوهای مصرف و تحولات سبک زندگی، پیش بینی مقدار پسماند تولیدشده در شهرها را به یکی از مسائل مهم مدیریت محیط زیست و برنامه ریزی خدمات شهری تبدیل کرده است. عدم برآورد دقیق حجم پسماند می تواند به تخصیص نامتناسب منابع مالی، افزایش هزینه های جمع آوری و حمل ونقل، استفاده غیربهینه از ظرفیت تاسیسات پردازش و دفن و کاهش کارایی برنامه های بازیافت منجر شود. در چنین شرایطی، استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین امکان شناسایی روابط پیچیده میان متغیرهای جمعیتی، اقتصادی، زمانی، اقلیمی و الگوهای تولید پسماند را فراهم می کند. پژوهش حاضر با هدف ارائه چارچوبی علمی برای پیش بینی تولید پسماند شهری با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین تدوین شده است. این پژوهش از نظر ماهیت، مروری تحلیلی و از نظر هدف، کاربردی است و با اتکا بر تحلیل مطالعات علمی منتشرشده در زمینه پیش بینی کمیت پسماند و مدل سازی داده محور، ظرفیت ها و محدودیت های رویکردهای مختلف را بررسی می کند. در چارچوب پیشنهادی، الگوریتم هایی مانند جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، تقویت گرادیانی، شبکه های عصبی مصنوعی و شبکه های حافظه کوتاه مدت و بلندمدت برای مدل سازی روابط غیرخطی و الگوهای زمانی مورد توجه قرار می گیرند. همچنین، کیفیت داده ها، انتخاب متغیرهای پیش بین، تفکیک زمانی داده های آموزش و آزمون، جلوگیری از نشت اطلاعات، ارزیابی خطا و تفسیرپذیری خروجی مدل، به عنوان اجزای اساسی فرایند پیش بینی بررسی می شوند. برآیند تحلیل منابع نشان می دهد که هیچ الگوریتمی را نمی توان مستقل از ویژگی های داده ها، افق پیش بینی و شرایط محلی، بهترین روش برای همه شهرها دانست. ازاین رو، توسعه یک چارچوب ترکیبی مبتنی بر مقایسه مدل های پایه، تنظیم اصولی پارامترها، اعتبارسنجی زمانی و برآورد عدم قطعیت می تواند زمینه را برای افزایش قابلیت اعتماد پیش بینی ها فراهم سازد. چارچوب پیشنهادی، مبنایی برای طراحی نظام تصمیم یار داده محور در مدیریت پسماند شهری است؛ بااین حال، تعیین مدل نهایی و اثبات دقت آن مستلزم اجرای تجربی و آزمون بر داده های واقعی هر شهر خواهد بود.