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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 668622 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= 668622

Título del libro:
Título del capítulo: Spatial Intelligent Estimation of Energy Consumption

Autores UNAM:
JESSICA ANDREA GALLEGOS SALGADO; MONICA BORUNDA PACHECO;

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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:

Energy-consumption; Intelligent estimation; Machine-learning; Me-xico; Night time lights; Random forests; Resources allocation; Satellite image of night-time light; Satellite images; Statistical learning

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Resumen:

Energy consumption estimation plays a crucial role in sustainable development and resource allocation. In this study, energy consumption in the municipalities of Mexico is estimated from night-time light from satellite images. The application of various Statistical and Machine Learning models to estimate energy consumption, such as Linear Regression, Decision Tree, Random Forest, and Neural Network, is explored. This study is the first step toward the creation of a model that allows the prediction of energy consumption in isolated areas where energy consumption data is scarce or there is no information, but night-time light data. The results demonstrate a strong relationship between energy consumption and these satellite images. Consequently, all tested models provided accurate estimations, with the Random Forest and Neural Network methods yielding the best performance. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2025.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9783031755422
Editorial:
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1007/978-3-031-75543-9_4