@Article{, title={Prediction of Municipal Solid Waste Generation Models Using Artificial Neural Network in Baghdad city, Iraq التنبؤ بنماذج توليد النفايات الصلبة البلدية باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية في مدينة بغداد، العراق}, author={Basim Hussein Khudair باسم حسين خضير and Sura Kareem Ali سرى كريم علي and Duaa Tawfeeq Jassim دعاء توفيق جاسم}, journal={Journal of Engineering مجلة الهندسة}, volume={24}, number={5}, pages={113-123}, year={2018}, abstract={The importance of Baghdad city as the capital of Iraq and the center of the attention of delegations because of its long history is essential to preserve its environment. This is achieved through the integrated management of municipal solid waste since this is only possible by knowing the quantities produced by the population on a daily basis. This study focused to predicate the amount of municipal solid waste generated in Karkh and Rusafa separately, in addition to the quantity produced in Baghdad, using IBM SPSS 23 software. Results that showed the average generation rates of domestic solid waste in Rusafa side was higher than that of Al-Karkh side because Rusafa side has higher population density than Al-Karkh side. The artificial neural networks show a high coefficient of determination between the predicted and observed domestic solid waste, with R2 value reaching to 0.91, 0.828 and 0.827 for Al-Karkh, 0.9986,0. 9903 and 0.9903 for Rusafa side, and 0.9989, 0.9878 and 0.9847 in Baghdad city, and also, these models were used to estimate the generation of municipal solid waste for short period with highly efficient which assistance in planning to design landfills sites.

نظرا لأهمية بغداد بوصفها عاصمة للعراق ومركز اهتمام الوفود بسبب تاريخها الطويل، فمن الضروري الحفاظ على بيئتها. ويتحقق ذلك من خلال الإدارة المتكاملة للنفايات الصلبة، لأن ذلك لا يمكن إلا إذا كنا قادرين على معرفة الكميات التي ينتجها السكان على أساس يومي. لهذا السبب، تم التركيز في هذه الدراسة على إيجاد نماذج رياضية للتنبؤ بكمية النفايات الصلبة المتولدة في الكرخ والرصافة بشكل منفصل، بالإضافة إلى الكمية التي تنتجها مدينة بغداد باستخدام برنامج IBM SPSS 23. وأظهرت النتائج أن متوسط معدلات توليد النفايات الصلبة المنزلية في الرصافة كان أعلى من الكرخ لأن جانب الرصافة له كثافة سكانية أعلى من الكرخ. واستخدمت الشبكات العصبية الاصطناعية للعثور على النماذج المطلوبة حيث أظهرت النتائج وجود قيم ارتباط عالية لكل نموذج تم التنبؤ به . وقد أظهرت نتائج الشبكات العصبية الاصطناعية قيم ارتباط عالية لكل نموذج متوقع، حيث تصل قيمة R2 إلى 0.91 و 0.828 و 0.827 للكرخ و0.9903 و 0.9980 و 0.9903 لجانب الرصافة و 0.9989 و 0.9878 و 0.9847 لمدينة بغداد كما يمكن استخدام هذه النماذج لتقدير توليد النفايات الصلبة البلدية لفترة قصيرة بكفاءة عالية والتي تساعد في التخطيط لتصميم مواقع مدافن القمامة.} }