Prediction of e-waste generation: Application of modified adaptive neuro-fuzzy inference system (MANFIS).

Khoshand, Afshin; Karami, Ayeh; Rostami, Ghodsiyeh; Emaminejad, Newsha

Khoshand, Afshin; Karami, Ayeh; Rostami, Ghodsiyeh; Emaminejad, Newsha.

Afiliação

Khoshand A; Faculty of Civil Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
Karami A; Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran.
Rostami G; Faculty of Civil Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
Emaminejad N; Faculty of Civil Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.

Waste Manag Res ; 41(2): 389-400, 2023 Feb.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36129008

Assuntos

Resíduo Eletrônico; Lógica Fuzzy; Resíduo Eletrônico/estatística & dados numéricos; Eletrônica; Irã (Geográfico); Modelos Teóricos

Palavras-chave

ANFIS; E-waste; MANFIS; Tehran; prediction

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Lógica Fuzzy / Resíduo Eletrônico Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies País/Região como assunto: Asia Idioma: En Revista: Waste Manag Res Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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