Poiché la quantità di rifiuti diminuisce a causa del calo demografico e, al contempo, l'invecchiamento degli impianti di incenerimento, è necessario considerare delle linee guida per la futura produzione di rifiuti durante la ristrutturazione degli impianti.
In questo studio, abbiamo condotto un'analisi dello spazio delle variabili latenti della regressione PLS per 198 comuni in 2 prefetture e 4 contee della regione del Kansai (594 casi in totale) ed estratto 5 tipologie regionali legate allo stile di vita e 4 legate al business. Abbiamo quindi costruito un modello che incorpora queste tipologie in una formula di previsione. Mentre la previsione iniziale era 15, un metodo che utilizza una formula di previsione comune per tutte le regioni con intercette per ciascuna tipologia regionale ha prodotto una previsione di 0,281, ottenendo circa il doppio del potere esplicativo. Per la stima è stato impiegato un metodo ibrido, che corregge i cambiamenti strutturali sulla base dei valori effettivi. La validazione in avanti ha prodotto un tasso di errore medio del 6,45% e un tasso del 91,9% entro ±15% dell'errore.
