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The compression ratio of Municipal Solid Waste (MSW) is an essential parameter for evaluation of waste settlement. Since it is relatively time-consuming to determine compression ratio from oedometer tests and there exist difficulties associated with working on waste materials, it will be useful to develop models based on waste physical properties. Therefore, present research attempts to develop proper prediction models using ANFIS and ANN models. The compression ratio was modeled as a function of the physical properties of waste including dry unit weight, water content, and biodegradable organic content. A reliable experimental database of oedometer tests, taken from the literature, was employed to train and test the ANN and ANFIS models. The performance of the developed models was investigated according to different statistical criteria (i.e. correlation coefficient, root mean squared error, and mean absolute error) recommended by researchers. The final models have demonstrated the correlation coefficients higher than 90% and low error values; so, they have capability for acceptable prediction of municipal solid waste compression ratio. Furthermore, the values of performance measures obtained for ANN and ANFIS models indicate that the ANFIS model performs better than ANN model. Resumen El indice de compresion de residuos solidos es un parametro esencial para la evaluacion del asentamiento de un basurero municipal. Debido al desgaste de tiempo para determinar el indice de compresion a partir de pruebas edometricas y debido a las dificultades asociadas al trabajo con materiales desechados es necesario desarrollar modelos basados en las propiedades fisicas de los desechos solidos. Ademas, la presente investigacion pretende  desarrollar modelos de prediccion apropiados a partir de los esquemas ANFIS y ANN. El indice de comprension se modelo como una funcion de propiedades fisicas de desechos que incluyen el peso seco de una unidad, el contenido de agua y el contenido organico biodegradable. De la literatura se tomo una base de datos confiable de pruebas edometricas experimentales que fue empleada para preparar y evaluar los modelos ANFIS y ANN. El desempeno de los modelos desarrollados fue investigado de acuerdo con diferentes criterios estadisticos (por ejemplo, el coeficiente de correlacion, el error cuadratico medio y el error medio absoluto) recomendados por investigadores. Los modelos finales han demostrado coeficientes de correlacion mayores al 90 por ciento y valores bajos de error. Esto significa que estos modelos tienen una capacidad de prediccion aceptable para el indice de comprension del basurero municipal. Ademas, los valores de las medidas de desempeno obtenidos para los modelos ANFIS y ANN indican que el modelo ANFIS tiene una mayor asertividad que el modelo ANN.

Compression ratio of municipal solid waste simulation using artificial neural network and adaptive neurofuzzy system