基于神经网络的EAST密度极限破裂预测

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ydaf1aj9

【摘要】

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为了对全超导托卡马克核聚变实验装置(EAST)密度极限破裂进行预测,根据密度极限破裂的基本特征从2014到2019年放电数据中筛选出972炮密度极限破裂炮,选取了13种诊断信号为特

【作者】

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陈俊杰胡文慧肖建元郭笔豪肖炳甲

【机构】

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中国科学技术大学物理学院工程与应用物理系,中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

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2020年11期

【关键词】

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托卡马克密度极限破裂预测 MLP LSTM 机器学习 Tokamak density limit disruption prediction MLP LSTM

【基金项目】

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国家重点研发计划(2016YFA0400600,2016YFA0400601,2016YFA0400602),国家自然科学基金(11775219,11575186),中国科学院合肥物质科学研究院院长基金(YZJJ2020QN11)

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为了对全超导托卡马克核聚变实验装置(EAST)密度极限破裂进行预测,根据密度极限破裂的基本特征从2014到2019年放电数据中筛选出972炮密度极限破裂炮,选取了13种诊断信号为特征作为输入,分别由多层感知机(MLP)和长短时记忆网络(LSTM)为模型、以破裂概率为模型输出建立破裂预测器对密度极限破裂进行预测实验.结果表明:对密度极限破裂炮,在不同的预警时间下,LSTM的成功预测率(95%)均高于MLP的成功预测率(85%);而对于非破裂炮,LSTM和MLP的错误预测率相近(8%).LSTM对密度极限破裂

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