Nghiên cứu phân tích 20 mô hình dự báo lượng chất thải rắn từ năm 2006 đến 2014, bao gồm các phương pháp như hồi quy tuyến tính, mạng nơ-ron nhân tạo, logic mờ, phân tích chuỗi thời gian, GIS và hệ thống động học. Các mô hình được phân loại theo 5 tiêu chí: phương pháp mô hình hóa, phạm vi ứng dụng, chuỗi thời gian, biến độc lập và dòng chất thải. Tài liệu nhấn mạnh vai trò của các yếu tố như dân số, thu nhập, trình độ học vấn, thói quen tiêu dùng trong việc ảnh hưởng đến lượng chất thải phát sinh. Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra những hạn chế của các mô hình hiện tại như thiếu dữ liệu lịch sử, độ không chắc chắn cao và chi phí thu thập dữ liệu lớn. Từ đó, đề xuất hướng phát triển các mô hình thông minh, linh hoạt hơn trong tương lai