زمینه و هدف: اولین قدم برای طراحی سیستم‌های مدیریت پسماند شهری، آگاهی کامل از کمیت پسماند تولیدی می باشد. پیش‌بینی کمیت تولید پسماند به دلیل تاثیر عوامل متنوع و خارج از کنترل، یکی از پیچیده‌ترین مسایل مهندسی می‌باشد. به همین خاطر، لزوم استفاده از مدل‌هایی که قابلیت مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده را دارند، به خوبی روشن می‌باشد. هدف از این مطالعه، پیش بینی کمیت پسماند با استفاده از مدل های هوشمند، مقایسه عملکرد و آنالیز عدم قطعیت آن ها می باشدروش بررسی: در این مطالعه، شهر مشهد به عنوان مطالعه موردی انتخاب شد و از سری زمانی تولید پسماند در فاصله زمانی سال‌های 1380 تا 1390 برای پیش‌بینی هفتگی استفاده گردید. جهت مدل سازی از مدل های هوشمند شبکه عصبی، ماشین بردار پشتیبان، سیستم استنتاجی تطبیقی نروفازی و کا نزدیک ترین همسایه استفاده گردید. پس از بهینه سازی پارامترهای هر مدل، با استفاده از از شاخص های آماری، عملکرد مدل ها مورد مقایسه قرار گرفت. در نهایت، آنالیز عدم قطعیت نتایج مدل سازی با کمک روش مونت کارلو انجام گرفت.یافته ها: نتایج نشان داد که ضریب اطمینان (2R) مدل‌های شبکه عصبی، سیستم استنتاجی تطبیقی نروفازی، ماشین بردار پشتیبان و کا نزدیک‍ترین همسایه به ترتیب 67/0، 69/0، 72/0 و 64/0 می باشد. آنالیز عدم قطعیت نیز نتایج این مقایسه را تایید نمود و نشان داد مدل ماشین بردار پشتیبان در بین سایر مدل‌ها، عدم قطعیت کم‍تری داشته و نسبت به داده‌های ورودی کم‍ترین حساسیت را دارد.بحث و نتیجه گیری: مدل‌های هوشمند از توانایی رضایت‌بخشی برای پیش بینی کمی پسماند برخوردارند و در بین مدل‌های هوشمند مورد  مطالعه، مدل ماشین بردار پشتیبان بهترین نتایج را از خود نشان داد. همچنین، عدم قطعیت نتایج مدل ماشین بردار پشتیبان در بین سایر مدل‌ها، عدم قطعیت کم تری برخوردار بود. تفاصيل المقالة