OFMSW chiếm >50% lượng chất thải chôn lấp, gây phát thải khí nhà kính lớn (92% GHG từ MSW tại Anh).

• Mô hình dự báo sử dụng dữ liệu từ 2009–2016: dân số, khí hậu, thu nhập, mật độ dân cư, tỷ lệ thất nghiệp, v.v.
• - Hai loại mô hình được xây dựng:
•   - Forecasting model: dự báo theo thời gian cho địa phương có dữ liệu.
•   - Peer model: dự báo cho địa phương chưa có dữ liệu, nhằm xác định tiềm năng thu hồi chất thải.
• - Mô hình Gradient Boosting vượt trội hơn ARIMA và ANN về độ chính xác và khả năng xử lý dữ liệu thiếu.
• - Độ chính xác (R²): forecasting model đạt 0.651 (garden) và 0.506 (food); peer model thấp hơn (0.291 và 0.262).
• - Các yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất: dân số, thu nhập, mật độ dân cư, nhiệt độ và bức xạ mặt trời (đặc biệt với garden waste).
• - SHAP được dùng để phân tích độ quan trọng của từng biến đầu vào.
• - Mô hình dự báo theo mùa tốt với garden waste, khó hơn với food waste do phụ thuộc hành vi hộ gia đình.
• - Kết quả giúp định vị, thiết kế và vận hành cơ sở thu hồi OFMSW theo hướng công nghiệp 4.0, hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực.