In this study, the quantity of municipal solid waste (MSW) generated in Istanbul between 1996 and 2008 was modeled. Statistical models such as linear regression, nonlinear regression, and time series and radial basis network, one of artificial intelligence techniques, were used. In the training period, average error percentages of four different models were at least 6.03% and at most 8.73%. After the training period, these four models were used to predict quantities of MSW in Istanbul which will be generated between 2009 and 2020. The model named random walk with drift (with 6.03% average error) was proposed as the best appropriate model predicting quantities of MSW in Istanbul. By increasing the number of model inputs, developing such a dynamic model predicting quantities of MSW in Istanbul and dissemination of this developed model at national scale are in the future goals of this study.

Bu çalışmada, İstanbul’un 1996 – 2008 yılları arasındaki kentsel katı atık miktarı yapay zekâ ve istatistiksel teknikler kullanılarak modellenmiştir. İstatistiksel modellerden doğrusal regresyon, doğrusal olmayan regresyon ve zaman serisi modelleri kullanılırken yapay zekâ modellerinden radyal bazlı ağ modeli kullanılmıştır. Oluşturulan dört farklı model, öğrenme aşamasında en az %6,03’lük en fazla %8,73’lük ortalama hata yüzdesi ile çalışmıştır. Öğrenme aşaması sonrasında ise yine bu dört model kullanılarak İstanbul’da 2009 – 2020 yılları arasında oluşacak kentsel katı atık miktarları tahmin edilmiştir. % 6,03’lük değerle ortalama hata yüzdesi en düşük olan sürüklenmeli rastgele yürüyüş modeli, İstanbul’un KKA miktarını tahmin edebilen en uygun model olarak tavsiye edilmiştir. Model girdisi sayısının arttırılarak İstanbul’un KKA miktarını dinamik olarak tahmin edebilen bir modelin geliştirilmesi ve daha sonrada bu modelin ulusal çapta yaygınlaştırılması bu çalışmanın ileriki hedefleri arasında yer almaktadır.