A method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste
In this study, it is proposed a method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste under conditions of multifactor uncertainty in the urban environment. First, the key characteristics of the municipal organic waste management system are outlin...
Saved in:
| Date: | 2026 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2026
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/358598 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Data Recording, Storage & Processing |
Institution
Data Recording, Storage & Processing| _version_ | 1865395318689890304 |
|---|---|
| author | Тригуба, А. М. Коваль, Н. Я. Тригуба, І. Л. Фірман, І. Р. Фамуляк, В. Ю. |
| author_facet | Тригуба, А. М. Коваль, Н. Я. Тригуба, І. Л. Фірман, І. Р. Фамуляк, В. Ю. |
| author_sort | Тригуба, А. М. |
| baseUrl_str | http://drsp.ipri.kiev.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-16T22:01:18Z |
| description | In this study, it is proposed a method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste under conditions of multifactor uncertainty in the urban environment. First, the key characteristics of the municipal organic waste management system are outlined as a weakly formalized domain influenced by a combination of social-demographic, geospatial, infrastructural, technological, environmental, and temporal factors. It is shown that conventional approaches to waste assessment are not sufficiently effective when the task requires simultaneous consideration of heterogeneous indicators, nonlinear dependencies, and spatial variability of risk formation.
Second, the investigation substantiates the structure of a multifactor data array used for environmental risk assessment and forecasting. Special attention is paid to entropy-based evaluation of feature significance, which makes it possible to determine the actual contribution of individual indicators to the formation of the target variable and to reduce the influence of redundant or weakly informative parameters. On this basis, the method integrates procedures of data normalization, entropy ranking of features, weight determination, and construction of an integrated environmental risk index.
Third, the predictive component of the proposed method is considered in the context of machine learning application. The integrated risk index is used as a target variable for forecasting, while the input space is formed from ranked multifactor indicators. It is analyzed the comparative performance of several predictive models and show that the integration of entropy-based feature processing with machine learning improves the explanatory ability of the models and increases the reliability of the obtained forecasts for decision-making purposes.
The scientific contribution of the study lies in combining entropy-based feature significance assessment, integrated risk indexing, and predictive modeling into a unified analytical workflow oriented toward municipal waste management. The practical value of the method consists in its applicability for identifying territories with elevated environmental risk, prioritizing infrastructure interventions, optimizing collection and processing strategies, and supporting evidence-based management decisions in municipal organic waste systems. Tabl.: 3. Fig.: 4. Refs: 35 titles. |
| doi_str_mv | 10.35681/1560-9189.2026.28.1.358598 |
| first_indexed | 2026-05-17T01:00:05Z |
| format | Article |
| id | drspiprikievua-article-358598 |
| institution | Data Recording, Storage & Processing |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-05-17T01:00:05Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| record_format | ojs |
| spelling | drspiprikievua-article-3585982026-05-16T22:01:18Z A method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste Метод ентропійно-прогностичного аналізу інтегрального індексу екологічного ризику від муніципальних органічних відходів Тригуба, А. М. Коваль, Н. Я. Тригуба, І. Л. Фірман, І. Р. Фамуляк, В. Ю. муніципальні органічні відходи, екологічний ризик, багатофакторні дані, ентропійний аналіз, інтегральний індекс, машинне навчання, підтримка прийняття рішень, прогнозування municipal organic waste, environmental risk, multifactor data, entropy analysis, integrated index, machine learning, decision support, forecasting In this study, it is proposed a method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste under conditions of multifactor uncertainty in the urban environment. First, the key characteristics of the municipal organic waste management system are outlined as a weakly formalized domain influenced by a combination of social-demographic, geospatial, infrastructural, technological, environmental, and temporal factors. It is shown that conventional approaches to waste assessment are not sufficiently effective when the task requires simultaneous consideration of heterogeneous indicators, nonlinear dependencies, and spatial variability of risk formation. Second, the investigation substantiates the structure of a multifactor data array used for environmental risk assessment and forecasting. Special attention is paid to entropy-based evaluation of feature significance, which makes it possible to determine the actual contribution of individual indicators to the formation of the target variable and to reduce the influence of redundant or weakly informative parameters. On this basis, the method integrates procedures of data normalization, entropy ranking of features, weight determination, and construction of an integrated environmental risk index. Third, the predictive component of the proposed method is considered in the context of machine learning application. The integrated risk index is used as a target variable for forecasting, while the input space is formed from ranked multifactor indicators. It is analyzed the comparative performance of several predictive models and show that the integration of entropy-based feature processing with machine learning improves the explanatory ability of the models and increases the reliability of the obtained forecasts for decision-making purposes. The scientific contribution of the study lies in combining entropy-based feature significance assessment, integrated risk indexing, and predictive modeling into a unified analytical workflow oriented toward municipal waste management. The practical value of the method consists in its applicability for identifying territories with elevated environmental risk, prioritizing infrastructure interventions, optimizing collection and processing strategies, and supporting evidence-based management decisions in municipal organic waste systems. Tabl.: 3. Fig.: 4. Refs: 35 titles. Розглянуто метод ентропійно-прогностичного аналізу інтегрального індексу екологічного ризику від муніципальних органічних відходів в умовах багатофакторної невизначеності міського середовища. Особливу увагу приділено використанню інформаційно-ентропійного підходу для оцінювання значущості ознак, які характеризують соціально-демографічні, просторові, інфраструктурні, виробничі й екологічні параметри системи управління органічними відходами. Інструментарій підтримки прийняття рішень розглядається в контексті формування інтегрального індексу екологічного ризику, ранжування факторів впливу та прогнозування ризикових станів на основі моделей машинного навчання. На основі проведеного аналізу сформовано послідовність процедур ентропійного відбору ознак, інтегрування показників у єдиний індекс і прог-нозного моделювання для підтримки управлінських рішень у сфері муніципального поводження з органічними відходами. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2026-03-17 Article Article application/pdf https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/358598 10.35681/1560-9189.2026.28.1.358598 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 28 No. 1 (2026); 50-68 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 28 № 1 (2026); 50-68 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 28 № 1 (2026); 50-68 1560-9189 uk https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/358598/346646 Авторське право (c) 2026 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| spellingShingle | municipal organic waste environmental risk multifactor data entropy analysis integrated index machine learning decision support forecasting Тригуба, А. М. Коваль, Н. Я. Тригуба, І. Л. Фірман, І. Р. Фамуляк, В. Ю. A method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste |
| title | A method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste |
| title_alt | Метод ентропійно-прогностичного аналізу інтегрального індексу екологічного ризику від муніципальних органічних відходів |
| title_full | A method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste |
| title_fullStr | A method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste |
| title_full_unstemmed | A method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste |
| title_short | A method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste |
| title_sort | method of entropy-predictive analysis of the integrated environmental risk index of municipal organic waste |
| topic | municipal organic waste environmental risk multifactor data entropy analysis integrated index machine learning decision support forecasting |
| topic_facet | муніципальні органічні відходи екологічний ризик багатофакторні дані ентропійний аналіз інтегральний індекс машинне навчання підтримка прийняття рішень прогнозування municipal organic waste environmental risk multifactor data entropy analysis integrated index machine learning decision support forecasting |
| url | https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/358598 |
| work_keys_str_mv | AT trigubaam amethodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT kovalʹnâ amethodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT trigubaíl amethodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT fírmanír amethodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT famulâkvû amethodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT trigubaam metodentropíjnoprognostičnogoanalízuíntegralʹnogoíndeksuekologíčnogorizikuvídmunícipalʹnihorganíčnihvídhodív AT kovalʹnâ metodentropíjnoprognostičnogoanalízuíntegralʹnogoíndeksuekologíčnogorizikuvídmunícipalʹnihorganíčnihvídhodív AT trigubaíl metodentropíjnoprognostičnogoanalízuíntegralʹnogoíndeksuekologíčnogorizikuvídmunícipalʹnihorganíčnihvídhodív AT fírmanír metodentropíjnoprognostičnogoanalízuíntegralʹnogoíndeksuekologíčnogorizikuvídmunícipalʹnihorganíčnihvídhodív AT famulâkvû metodentropíjnoprognostičnogoanalízuíntegralʹnogoíndeksuekologíčnogorizikuvídmunícipalʹnihorganíčnihvídhodív AT trigubaam methodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT kovalʹnâ methodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT trigubaíl methodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT fírmanír methodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste AT famulâkvû methodofentropypredictiveanalysisoftheintegratedenvironmentalriskindexofmunicipalorganicwaste |