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Forecasting the Municipal Solid Waste Using GSO-XGBoost Model

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第7期37卷 301-320页

作者： Vaishnavi Jayaraman Arun Raj Lakshminarayanan Saravanan Parthasarathy asuganthy B.S.Abdur Rahman Crescent Institute of Science and Technology GST RoadVandalurChennai600048Tamil NaduIndia Pondicherry University Chinna KalapetKalapetPuducherry605014India

Waste production rises in tandem with population growth and increased *** indecorous disposal of waste paves the way for huge disaster named as climate *** National Environment Agency(NEA)of Singapore oversees the sustainable management of waste across the *** three main contributors to the solid waste of Singapore are paper and cardboard(P&C),plastic,and food ***,they have a negligible rate of *** this study,Machine Learning techniques were utilized to forecast the amount of garbage also known as waste *** waste audit would aid the authorities to plan their waste *** applied models were k-nearest neighbors,Support Vector Regressor,ExtraTrees,CatBoost,and *** XGBoost model with its default parameters performed better with a lower Mean Absolute Percentage Error(MAPE)of 8.3093(P&C waste),8.3217(plastic waste),and 6.9495(food waste).However,Grid Search Optimization(GSO)was used to enhance the parameters of the XGBoost model,increasing its ***,the optimized XGBoost algorithm performs the best for P&C,plastics,and food waste with MAPE of 4.9349,6.7967,and 5.9626,*** proposed GSO-XGBoost model yields better results than the other employed models in predicting municipal solid waste.

关键词： Waste management municipal solid waste grid search optimization XGBoost machine learning sustainability

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