通过特征提取与逻辑回归的聚变装置破裂预测
等离子体物理
2023-11-28 v1 机器学习
摘要
本文档描述了一种用于ITU聚变能多装置破裂预测挑战赛的方法,该数据科学竞赛于2023年9月至11月在Zindi在线平台举办。竞赛涉及来自三台聚变装置——C-Mod、HL-2A与J-TEXT——的数据,大部分训练数据来自后两台,测试数据来自第一台。每台装置具有多种诊断与信号,而竞赛中的一个关键问题是如何识别哪些信号,尤其是这些信号中的哪些特征,对实现准确预测最为相关。此处描述的方法基于从信号中提取特征,继而对这些特征施加逻辑回归。每个信号被视为独立预测因子,最终此类预测因子的组合在排行榜上取得第一名。
引用
@article{arxiv.2311.14856,
title = {Disruption Prediction in Fusion Devices through Feature Extraction and Logistic Regression},
author = {Diogo R. Ferreira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.14856},
year = {2023}
}