زمینه و هدف : بهینه سازی سیستم جمع آوری و حمل مواد زاید شهری بیش ترین سهم هزینه های مدیریت مواد زاید را از آن خود کرده است. بنابراین بهبود این سیستم و کاهش هزینه های عملیاتی آن به عنوان یک ضرورت در مدیریت پسماند شهری همواره مورد توجه قرار گرفته است. روش بررسی: به موجب بالا بودن نوسان، تغییر در اندازه پسماند ها، تغییرات آب و هوایی و بافت های جمعیتی و زیر ساختی استفاده از سیستم شبکه عصبی مصنوعی (ANN)یک روش مناسب برای پیش بینی اندازه پسماند تولیدی می باشد و از طرفی برای بهینه سازی سیستم مدیریتی این پسماندها نیز از روش سطح پاسخ (RSM) استفاده می گردد. یافته ها: نتایج حاصل از این روش ترکیبی نشان می دهد که بهترین ترکیب از عوامل تاثیرگذار در سیستم حمل زباله شهری توسط RSM با در نظر گرفتن بیش ترین بار حمل شده با حدود 26 کارگر، 10 وانت و 6 کامیون پیشنهاد شد. این ترکیب قادر به حمل بار حدود 34836 تن با هزینه 596696000 ریال می باشد، که نسبت به مقادیر واقعی کارایی بالایی را نشان می دهد. همچنین برای پیش بینی بار حمل شده الگوریتمپس انتشار (BP)با 9 نرون در لایه پنهان به عنوان بهترین مدل با قدرت پیش بینی 19/99% در پیش بینی وزن و 62/96% در پیش بینی هزینه انتخاب شد. بحث و نتیجه گیری: نتایج نشان داد که با استفاده از ترکیب دو روش سطح پاسخ به عنوان یک روش آماری و شبکه عصبی مصنوعی به عنوان یک روش ریاضی می توان به نتایج مناسبی برای ارزیابی و بهینه سازی سیستم جمع آوری و حمل پسماند رسید. تفاصيل المقالة