EAST密度极限破裂预测：LSTM神经网络优于MLP

"该研究基于神经网络技术，特别是多层感知机(MLP)和长短时记忆网络(LSTM)，对全超导托卡马克核聚变实验装置EAST的密度极限破裂进行了预测。通过分析2014年至2019年的放电数据，选取13种诊断信号作为特征输入，构建了破裂预测模型。实验结果显示，LSTM模型在预测密度极限破裂上的成功预测率（95%）显著优于MLP模型（85%），同时两者在预测非破裂情况时的错误预测率相近（约8%）。这表明LSTM在预测EAST装置的密度极限破裂方面具有更好的性能，为避免和缓解破裂提供了可能。" 文章深入探讨了在托卡马克装置EAST中，如何运用机器学习方法来预测密度极限破裂这一关键问题。密度极限破裂是核聚变实验中的重要挑战，因为它可能导致设备损坏并影响实验进度。研究者从历年来的放电数据中精心挑选了972个破裂事件作为训练样本，采用13种关键的诊断信号作为特征输入，这些信号可能包括等离子体的温度、密度、电流等参数。 文章比较了两种不同的神经网络模型——多层感知机(MLP)和长短时记忆网络(LSTM)。MLP是一种前馈神经网络，适用于处理静态数据，而LSTM则是一种循环神经网络，特别适合处理序列数据和捕捉时间依赖性。在本研究中，LSTM的优秀表现证明了其在捕捉和理解时间序列数据中密度变化模式方面的优势，这对于预测即将发生的破裂至关重要。 通过对不同预警时间下的预测性能评估，LSTM在预测破裂事件上的准确率明显高于MLP。这为未来EAST装置的安全运行提供了重要的理论支持，也为改进破裂避免和缓解系统提供了新的策略。此外，该研究也强调了机器学习方法在解决复杂物理问题中的潜力，尤其是在实时监测和预测高风险事件方面。 这篇研究通过实际的数据驱动方法展示了神经网络在托卡马克聚变实验中的实用价值，特别是在密度极限破裂预测这一关键问题上，LSTM的优越性能为聚变能研究领域带来了新的希望和挑战。这一工作为后续研究者提供了有力的工具和参考，以应对核聚变实验中的复杂动态现象。