論文の概要: Disruption Prediction in Fusion Devices through Feature Extraction and Logistic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14856v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 22:22:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 23:08:17.032357
• Title: Disruption Prediction in Fusion Devices through Feature Extraction and Logistic Regression
• Title（参考訳）: 特徴抽出とロジスティック回帰による核融合装置の破壊予測
• Authors: Diogo R. Ferreira
• Abstract要約: 本論文は、ITUによる核融合エネルギーのマルチマシン破壊予測チャレンジで使用されるアプローチについて述べる。 コンペティションには3台の核融合装置のデータが含まれていた。 各信号は別個の予測器として扱われ、最終的にはこれらの予測器の組み合わせがリーダーボード上で1位を獲得した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This document describes an approach used in the Multi-Machine Disruption Prediction Challenge for Fusion Energy by ITU, a data science competition which ran from September to November 2023, on the online platform Zindi. The competition involved data from three fusion devices - C-Mod, HL-2A, and J-TEXT - with most of the training data coming from the last two, and the test data coming from the first one. Each device has multiple diagnostics and signals, and it turns out that a critical issue in this competition was to identify which signals, and especially which features from those signals, were most relevant to achieve accurate predictions. The approach described here is based on extracting features from signals, and then applying logistic regression on top of those features. Each signal is treated as a separate predictor and, in the end, a combination of such predictors achieved the first place on the leaderboard.
• Abstract（参考訳）: この文書は2023年9月から11月にかけてオンラインプラットフォームであるZindi上で開催されたデータサイエンスコンペであるITUによるMulti-Machine Disruption Prediction Challenge for Fusion Energyで使用されたアプローチを記述している。 コンペティションでは、C-Mod、HL-2A、J-TEXTの3つのフュージョンデバイスからのデータと、最後の2つのトレーニングデータ、最初の1つのテストデータが含まれていた。 それぞれのデバイスには複数の診断と信号があり、この競争における重要な問題は、どの信号、特にそれらの信号のどの特徴が正確な予測に最も関係があるかを特定することだった。 ここで説明するアプローチは、信号から特徴を抽出することに基づいており、それらの特徴の上にロジスティック回帰を適用する。 各信号は独立した予測器として扱われ、最終的にそのような予測器の組み合わせがリーダーボードで1位に達した。

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