Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: João Marcos Soares Anjos
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMS
Texto Completo: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/5975
Resumo: This work describes the development of a decision support system to assist in the management of urban solid waste. The system was created based on artificial intelligence/machine learning algorithms, which makes it capable of making accurate predictions about the quantity and characterization of waste generated, according to the National Solid Waste Policy (PNRS). To create this system, a field research was conducted in the city of Campo Grande, Mato Grosso do Sul, where data on solid waste generation in 158 households were collected. The collected data was used to build prediction models through regression and classification techniques. The developed models were used to estimate the quantity of solid waste generated per household and their characterization according to the PNRS guidelines. The use of these models allowed the decision support system to provide important and accurate information on solid waste management. The decision support system was also designed to be scalable and adaptable, allowing its implementation in other cities and regions. The successful implementation of this decision support system can help improve the management of urban solid waste throughout the country, which contributes to environmental preservation and promoting sustainability.
id UFMS_05cfafe7982b162f4b09f5e5ada58438
oai_identifier_str oai:repositorio.ufms.br:123456789/5975
network_acronym_str UFMS
network_name_str Repositório Institucional da UFMS
repository_id_str 2124
spelling 2023-06-02T09:51:18Z2023-06-02T09:51:18Z2023https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/5975This work describes the development of a decision support system to assist in the management of urban solid waste. The system was created based on artificial intelligence/machine learning algorithms, which makes it capable of making accurate predictions about the quantity and characterization of waste generated, according to the National Solid Waste Policy (PNRS). To create this system, a field research was conducted in the city of Campo Grande, Mato Grosso do Sul, where data on solid waste generation in 158 households were collected. The collected data was used to build prediction models through regression and classification techniques. The developed models were used to estimate the quantity of solid waste generated per household and their characterization according to the PNRS guidelines. The use of these models allowed the decision support system to provide important and accurate information on solid waste management. The decision support system was also designed to be scalable and adaptable, allowing its implementation in other cities and regions. The successful implementation of this decision support system can help improve the management of urban solid waste throughout the country, which contributes to environmental preservation and promoting sustainability.Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão para auxiliar na gestão de resíduos sólidos urbanos. O sistema foi criado com base em algoritmos de inteligência artificial/aprendizado de máquina, o que o torna capaz de realizar previsões precisas sobre a quantidade e a caracterização dos resíduos gerados, de acordo com a Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS). Para a criação deste sistema, foi realizada uma pesquisa de campo na cidade de Campo Grande, Mato Grosso do Sul, onde foram coletados dados referentes à geração de resíduos sólidos em 158 domicílios. Os dados coletados foram usados para construir modelos de predição por meio de técnicas de regressão e classificação. Os modelos desenvolvidos foram utilizados para estimar a quantidade de resíduos sólidos gerados por domicílio, e sua caracterização de acordo com as diretrizes da PNRS. O uso desses modelos permitiu que o sistema de apoio à decisão pudesse fornecer informações importantes e precisas sobre a gestão de resíduos sólidos. O sistema de apoio à decisão também foi projetado para ser escalável e adaptável, permitindo sua implementação em outras cidades e regiões. A implementação bem sucedida deste sistema de apoio à decisão pode ajudar a melhorar a gestão de resíduos sólidos urbanos em todo o país, contribuindo para a preservação do meio ambiente e a promoção de uma vida mais sustentável.Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do SulUFMSBrasilInteligência artificial, Aprendizado de máquina, Sistema de apoio à decisão, Gerenciamento de resíduos sólidos, Caracterização de resíduosSistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMarcio Luiz Magri KimparaJoão Marcos Soares Anjosinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMSinstname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)instacron:UFMSORIGINALDissertacao_Joao_Marcos_Final.pdfDissertacao_Joao_Marcos_Final.pdfapplication/pdf7512651https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/5975/-1/Dissertacao_Joao_Marcos_Final.pdf50986597141d9e8e659a36a739921765MD5-1123456789/59752023-06-02 05:51:19.418oai:repositorio.ufms.br:123456789/5975Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufms.br/oai/requestri.prograd@ufms.bropendoar:21242023-06-02T09:51:19Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
title Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
spellingShingle Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
João Marcos Soares Anjos
Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, Sistema de apoio à decisão, Gerenciamento de resíduos sólidos, Caracterização de resíduos
title_short Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
title_full Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
title_fullStr Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
title_full_unstemmed Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
title_sort Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
author João Marcos Soares Anjos
author_facet João Marcos Soares Anjos
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Marcio Luiz Magri Kimpara
dc.contributor.author.fl_str_mv João Marcos Soares Anjos
contributor_str_mv Marcio Luiz Magri Kimpara
dc.subject.por.fl_str_mv Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, Sistema de apoio à decisão, Gerenciamento de resíduos sólidos, Caracterização de resíduos
topic Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, Sistema de apoio à decisão, Gerenciamento de resíduos sólidos, Caracterização de resíduos
description This work describes the development of a decision support system to assist in the management of urban solid waste. The system was created based on artificial intelligence/machine learning algorithms, which makes it capable of making accurate predictions about the quantity and characterization of waste generated, according to the National Solid Waste Policy (PNRS). To create this system, a field research was conducted in the city of Campo Grande, Mato Grosso do Sul, where data on solid waste generation in 158 households were collected. The collected data was used to build prediction models through regression and classification techniques. The developed models were used to estimate the quantity of solid waste generated per household and their characterization according to the PNRS guidelines. The use of these models allowed the decision support system to provide important and accurate information on solid waste management. The decision support system was also designed to be scalable and adaptable, allowing its implementation in other cities and regions. The successful implementation of this decision support system can help improve the management of urban solid waste throughout the country, which contributes to environmental preservation and promoting sustainability.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-06-02T09:51:18Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-06-02T09:51:18Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/5975
url https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/5975
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFMS
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFMS
instname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron:UFMS
instname_str Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron_str UFMS
institution UFMS
reponame_str Repositório Institucional da UFMS
collection Repositório Institucional da UFMS
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/5975/-1/Dissertacao_Joao_Marcos_Final.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 50986597141d9e8e659a36a739921765
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
repository.mail.fl_str_mv ri.prograd@ufms.br
_version_ 1815448068210819072