Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
100
Lista 2021
Status:
Autorzy: Kulisz Monika, Kujawska Justyna
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2020
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 23
Wolumen/Tom: 12
Numer artykułu: 10088
Strony: 1 - 16
Web of Science® Times Cited: 14
Scopus® Cytowania: 18
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 3 grudnia 2020
Abstrakty: angielski
Planning is a crucial component of short- and long-term municipal waste management. Establishing the relationships between the factors that determine the amount of waste generated by municipalities and forecasting the waste management needs plays a fundamental role in the development of effective planning strategies and implementation of sustainable development. Artificial Neural Network employed for verifying the forecasts pertaining to the amount of rainfall in Poland were presented in the studies. The proposed models included selected explanatory indices in order to reflect the impact of social, demographic and economic factors on the amount of generated waste. Mean squared error (MSE) and regression value (R) are used as indices of efficiency of the developed models. The ANN models exhibited high accuracy of forecasts at high R values (R = 0.914, R = 0.989) and low MSE values. Derived from the socioeconomic data for 2003–2019, the model predicts that the future waste generation in 2024 will increase by 2%. The results indicate that the employed ANN models are effective in predicting the amount of waste and can be considered a cost-effective approach to planning integrated waste management systems