Análisis metodológico de la implementación de herramientas de inteligencia artificial para la gestión de residuos sólidos urbanos en megaciudades

dc.contributor.authorSolano Meza, Johanna Karina
dc.contributor.authorOrjuela Yepes, David
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/ cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000914177
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001478579
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.es/citations?hl=es&pli=1&user=5SV5mE8AAAAJ
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.es/citations?user=4vx0R8oAAAAJ&hl=es
dc.contributor.orcid0000-0003-4376-5938
dc.contributor.orcid0000-0002-7944-9710
dc.date.accessioned2020-04-13T15:22:17Z
dc.date.available2020-04-13T15:22:17Z
dc.date.issued2019-08
dc.descriptionLa presente propuesta tiene como objetivo realizar un análisis del uso de herramientas de inteligencia artificial que se han desarrollado en todas las etapas del proceso de la gestión de residuos sólidos urbanos (generación, recolección, transporte, aprovechamiento y disposición final), con el fin de determinar la mejor alternativa a una propuesta metodológica para la gestión de residuos sólidos de una megaciudad. Aunque se tiene como antecedente, dado estudios realizados en anterior proyecto de investigación titulado “Propuesta metodológica basada en redes neuronales artificiales para la determinación de la gestión adecuada de los residuos sólidos urbanos en una zona de recolección de la ciudad de Bogotá” que las redes neuronales y las máquinas de soporte vectorial se constituyen en alternativas viables, se hace necesario determinar si otras herramientas de inteligencia artificial podrían constituirse en alternativas más eficientes y eficaces, de manera que permitan a las diferentes instituciones y entidades gubernamentales asociadas a este proceso de gestión, definir la mejor estrategia para el manejo de los residuos sólidos en las ciudades teniendo como base modelos matemáticos para tal fin.spa
dc.description.abstractThe objective of this proposal is to carry out an analysis of the use of artificial intelligence tools that have been developed at all stages of the urban solid waste management process (generation, collection, transport, use and final disposal), in order to determine the best alternative to a methodological proposal for solid waste management in a megacity. Although it has as antecedent, given studies carried out in a previous research project entitled "Methodological proposal based on artificial neural networks for the determination of the adequate management of urban solid waste in a collection area of ​​the city of Bogotá" that neural networks and the vector support machines are viable alternatives, it is necessary to determine if other artificial intelligence tools could become more efficient and effective alternatives, so that they allow the different government institutions and entities associated with this management process to define the best strategy for the management of solid waste in cities based on mathematical models for this purpose.spa
dc.description.domainhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/22378
dc.publisher.branchCRAI-USTA Bogotáspa
dc.relation.referencesAbbasi, 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, 33(1), 220-228. doi:10.1002/ep.11747spa
dc.relation.referencesAbbasi, M., & El Hanandeh, A. (2016). Forecasting municipal solid waste generation using artificial intelligence modelling approaches. Waste Management, 56, 13-22. doi:10.1016/j.wasman.2016.05.018spa
dc.relation.referencesAli Abdoli, M., Falah Nezhad, M., Salehi Sede, R., & Behboudian, S. (2012). Longterm forecasting of solid waste generation by the artificial neural networks. Environmental Progress and Sustainable Energy, 31(4), 628-636. doi:10.1002/ep.10591spa
dc.relation.referencesAntanasijević, D., Pocajt, V., Popović, I., Redžić, N., & Ristić, M. (2013). The forecasting of municipal waste generation using artificial neural networks and sustainability indicators. Sustainability Science, 8(1), 37-46. doi:10.1007/s11625-012-0161- 9spa
dc.relation.referencesAzevedo, B. D., Scavarda, L. F., & Caiado, R. G. G. (2019). Urban solid waste management in developing countries from the sustainable supply chain management perspective: A case study of Brazil’s largest slum. Journal of Cleaner Production, 233, 1377-1386. doi:10.1016/j.jclepro.2019.06.162spa
dc.relation.referencesContardo C.A. (2005) , “Formulación y solución de un problema de ruteo de vehículos con demanda variable en tiempo real, trasbordos y ventanas de tiempo”, Memoria para optar al título de ingeniero civil matemático, Departamento de Ingeniería Matemática, Universidad de Chile, Santiago de Chile, Chile.spa
dc.relation.referencesChen M, Giannis A, Wang JY (2012) Application of system dynamics model for municipal solid waste generation and landfill capacity evaluation in Singapore. The Macrotheme Review 1:101-114.spa
dc.relation.referencesChung, S. S. (2010). Projecting municipal solid waste: The case of hong kong SAR. Resources, Conservation and Recycling, 54(11), 759-768. doi:10.1016/j.resconrec.2009.11.012spa
dc.relation.referencesDai, C., Li, Y. P., & Huang, G. H. (2011). A two-stage support-vector-regression optimization model for municipal solid waste management – A case study of beijing, chinadoi://doi.org/10.1016/j.jenvman.2011.06.038.spa
dc.relation.referencesDas, S., Lee, S. -., Lee, S. S., Kumar, P., Kim, K., & Bhattacharya, S. S. (2019). Solid waste management: Scope and the challenge of sustainability. Journal of Cleaner Production, 228, 658-678. doi:10.1016/j.jclepro.2019.04.323spa
dc.relation.referencesKaradimas NV, Orsoni A (2006) Municipal solid waste generation modelling based on fuzzy logic. Proceedings 20 th European Conference on Modeling and Simulation Wolfgang Borutzky, Alessandra Orsoni, Richard Zobel.spa
dc.relation.referencesKeser, S., Duzgun, S., & Aksoy, A. (2012). Application of spatial and non-spatial data analysis in determination of the factors that impact municipal solid waste generation rates in turkeydoi://doi.org/10.1016/j.wasman.2011.10.017spa
dc.relation.referencesKolekar, K. A., Hazra, T., & Chakrabarty, S. N. (2016). A review on prediction of municipal solid waste generation models. Procedia Environmental Sciences, 35, 238-244. doi:10.1016/j.proenv.2016.07.087spa
dc.relation.referencesKollikkathara, N., Feng, H., & Yu, D. (2010). A system dynamic modeling approach for evaluating municipal solid waste generation, landfill capacity and related cost management issuesdoi://doi.org/10.1016/j.wasman.2010.05.012spa
dc.relation.referencesLebersorger S, Schneider F, Hauer W (2003). Waste generation in households — models in theory and practical experience from a case study of multifamily dwellings in Vienna. Proceedings of the Ninth International Waste Management and Landfill Symposium, Sardinia:6.-10.spa
dc.relation.referencesLiu, G., & Yu, J. (2007). Gray correlation analysis and prediction models of living refuse generation in shanghai citydoi://doi.org/10.1016/j.wasman.2006.03.010spa
dc.relation.referencesLi, Z., Fu, H., & Qu, X. (2011). Estimating municipal solid waste generation by different activities and various resident groups: A case study of beijingdoi://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.07.018spa
dc.relation.referencesLozano-Olvera, G., Ojeda-Benítez, S., Castro-Rodríguez, J. R., Bravo-Zanoguera, M., & Rodríguez-Diaz, A. (2008). Identification of waste packaging profiles using fuzzy logicdoi://doi.org/10.1016/j.resconrec.2008.03.008spa
dc.relation.referencesMwenda A, Kuznetsov D, Mirau S (2014) Time series forecasting of solid waste generation in Arusha city- Tanzania. Mathematical Theory and Modelling 4 (8):29-39.spa
dc.relation.referencesNoori, R., Abdoli, M. A., Farokhnia, A., & Abbasi, M. (2009). RETRACTED: Results uncertainty of solid waste generation forecasting by hybrid of wavelet transform-ANFIS and wavelet transform-neural network. Expert Systems with Applications, 36(6), 9991-9999. doi:10.1016/j.eswa.2008.12.035.spa
dc.relation.referencesOwusu-Sekyere E, Harris E, Bonyah E (2013) Forecasting and planning for solid waste generation in the Kumasi metropolitan area of Ghana: An ARIMA time series approach. International Journal of Sciences 2:69-83.spa
dc.relation.referencesOjeda-Benítez, S., Vega, C. A., & Marquez-Montenegro, M. Y. (2008). Household solid waste characterization by family socioeconomic profile as unit of analysisdoi://doi.org/10.1016/j.resconrec.2008.03.004spa
dc.relation.referencesOumarou MB, Dauda M, Abdulrahim AT, Abubakar AB (2012) Municipal solid waste generation, recovery and recycling: A case study. World Journal of Engineering and Pure and Applied Science 2 (5):143-147.spa
dc.relation.referencesPurcell, M., & Magette, W. L. (2009). Prediction of household and commercial BMW generation according to socio-economic and other factors for the dublin regiondoi://doi.org/10.1016/j.wasman.2008.10.01spa
dc.relation.referencesRocha Medina, Linda Bibiana; González La Rota, Elsa Cristina; Orjuela Castro, Javier Arturo (2011) Una revisión al estado del arte del problema de ruteo de vehículos: Evolución histórica y métodos de solución Ingeniería, vol., 1. 6., núm., 2., Colombia. Ingeniería ISSN: 0121-750X [email protected] Universidad Distrital francisco josé de caldas Colombiaspa
dc.relation.referencesRodríguez, S. (2011). Residuos sólidos en colombia: Su manejo es un compromiso de todos. Revista L'Esprit Ingénieux, Retrieved from https://www.openaire.eu/search/publication?articleId=issn21459274::870418c79b77155d437130a405458c78spa
dc.relation.referencesSáez, Alejandrina; Urdaneta, G., Joheni A. (2014) Manejo de residuos sólidos en América Latina y el Caribe Omnia, vol., 2. 0., núm., 3., septiembre-diciembre. Venezuela. Omnia ISSN: 1315-8856 Universidad del Zulia Venezuelaspa
dc.relation.referencesSingh, A. (2019). Managing the uncertainty problems of municipal solid waste disposal. Journal of Environmental Management, 240, 259-265. doi:10.1016/j.jenvman.2019.03.025spa
dc.relation.referencesThanh, N. P., Matsui, Y., & Fujiwara, T. (2010). Household solid waste generation and characteristic in a mekong delta city, vietnamdoi://doi.org/10.1016/j.jenvman.2010.06.016spa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keywordUrban solid wastespa
dc.subject.keywordArtificial intelligencespa
dc.subject.keywordFinal dispositionspa
dc.subject.keywordVector support machinesspa
dc.subject.keywordArtificial neural networks  spa
dc.subject.proposalResiduos sólidos urbanosspa
dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.subject.proposalDisposición finalspa
dc.subject.proposalMáquinas de soporte vectorialspa
dc.subject.proposalRedes neuronales artificialesspa
dc.titleAnálisis metodológico de la implementación de herramientas de inteligencia artificial para la gestión de residuos sólidos urbanos en megaciudadesspa
dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Proyecto ejecutado con investigadores en empresas, industrias y Estadospa

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