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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 229 - 235 (7page)
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Due to the rapid increase in Construction & Demolition (C&D) waste, C&D waste management (WM) management is an important challenge, and Artificial Intelligence (AI) technology is being actively used as a smart WM strategy. Demolition waste (DW) predictive models were developed and tested by applying artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM) based on a dataset consisting of categorical input variables in this study. For this, DW predictive models with optimal performance were derived through hyper-parameter tuning of ANN and SVM algorithms. As a result of this study, the predictive performance of the ANN and SVM models showed mean absolute error (MAE) 71.730 and 79.437, root mean square error (RMSE) 119.414 and 104.979, coefficient of determination (R squared) 0.891 and 0.859 mean square error (MSE) 11020.556 and 14259.820 respectively. Therefore, the ANN model was confirmed to be a better model for predicting the DW than the SVM model in this study. At this time, the mean of the observed values is 987.181 kg·m<SUP>-2</SUP>, and the mean of the predictive values of the ANN and SVM models are 986.180 kg·m<SUP>-2</SUP> and 991.050 kg·m<SUP>-2</SUP>, respectively.
목차
Abstract
1. 서론
2. 국내 관련 문헌 고찰
3. 데이터 수집 및 데이터셋 구축
4. 해체폐기물 발생량 예측 모델 개발 및 평가 방법
5. 해체폐기물 발생량 예측 ML 모델 성능 평가
6. 결론
REFERENCES
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Abbasi, M., Abduli, M. A., Omidvar, B., & Baghvand, A. (2014). Results uncertainty of support vector machine and hybrid of wavelet transform‐support vector machine models for solid waste generation forecasting. Environmental Progress & Sustainable Energy,
Abbasi, M., & El Hanandeh, A., (2016). Forecasting municipal solid waste generation using artificial intelligence modelling approaches. Waste Management, 56, 13-22.
Abdallah, M., Talib, M. A., Feroz, S., Nasir, Q., Abdalla, H., & Mahfood, B. (2020). Artificial intelligence applications in solid waste management: A systematic research review. Waste Management, 109, 231-246.
Abunama, T., Othman, F., Ansari, M., & El-Shafie, A. (2019). Leachate generation rate modeling using artificial intelligence algorithms aided by input optimization method for an MSW landfill. Environmental Science and Pollution Research, 26, 3368-3381.
Ali Abdoli, M., Falah Nezhad, M., Salehi Sede, R., & Behboudian, S. (2012). Longterm forecasting of solid waste generation by the artificial neural networks. Environmental Progress & Sustainable Energy, 31(4), 628-636.
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