Abstract

MOKHTARI, Maryam; HESHMATI R, Ali Akbar  and  SHARIATMADARI, Nader. Compression ratio of municipal solid waste simulation using artificial neural network and adaptive neurofuzzy system. Earth Sci. Res. J. [online]. 2014, vol.18, n.2, pp.165-171. ISSN 1794-6190.

El índice de compresión de residuos sólidos es un parámetro esencial para la evaluación del asentamiento de un basurero municipal. Debido al desgaste de tiempo para determinar el índice de compresión a partir de pruebas edométricas y debido a las dificultades asociadas al trabajo con materiales desechados es necesario desarrollar modelos basados en las propiedades físicas de los desechos solidos. Además, la presente investigación pretende desarrollar modelos de predicción apropiados a partir de los esquemas ANFIS y ANN. El índice de comprensión se modeló como una función de propiedades físicas de desechos que incluyen el peso seco de una unidad, el contenido de agua y el contenido orgánico biodegradable. De la literatura se tomó una base de datos confiable de pruebas edométricas experimentales que fue empleada para preparar y evaluar los modelos ANFIS y ANN. El desempeño de los modelos desarrollados fue investigado de acuerdo con diferentes criterios estadísticos (por ejemplo, el coeficiente de correlación, el error cuadrático medio y el error medio absoluto) recomendados por investigadores. Los modelos finales han demostrado coeficientes de correlación mayores al 90 por ciento y valores bajos de error. Esto significa que estos modelos tienen una capacidad de predicción aceptable para el índice de comprensión del basurero municipal. Además, los valores de las medidas de desempeño obtenidos para los modelos ANFIS y ANN indican que el modelo ANFIS tiene una mayor asertividad que el modelo ANN.

Keywords : Basurero municipal; índice de compresion; propiedades físicas; modelo ANFIS; modelo ANN; estándar estadístico.

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