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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '699994' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = '699994'

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 699994 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 699994

Título del libro:
Título del capítulo: Machine Learning Algorithms for Solar Irradiance Forecasting in a Rural Community in Michoacán, Mexico

Autores UNAM:
HEBERTO FERREIRA MEDINA; LUIS BERNARDO LOPEZ SOSA; SAYRA LISSETTE OROZCO CERROS; MARIO MORALES MAXIMO; CARLOS ALBERTO GARCIA BUSTAMANTE; MICHEL ALEJANDRO RIVERO CORONA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2025

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Palabras clave:

Data cleansing; Data compatibility; Data quality; Decision tree regression; Machine learning algorithms; Me-xico; Meteorological variables; Rural community; San Francisco; Solar irradiances

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Resumen:

© The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2025.This project aims to develop a methodology for predicting solar radiation in San Francisco Pichátaro, a community in the municipality of Tingambato, Michoacán, Mexico. This community lies within the Purépecha indigenous zone. The project utilized two databases: one from a solarimetric station in the area and the other from the Solcast platform, which provides access to solar irradiance and other pertinent meteorological variables. Rigorous data cleansing and analysis procedures were implemented to ensure data quality and compatibility. Subsequently, both linear and decision tree regression models were applied to the refined and prepared data to forecast solar radiation.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9789819669370
Editorial:
SPRINGER-VERLAG SINGAPORE PTE LTD

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1007/978-981-96-6938-7_30