ИСТИНА

В физике плазмы существует задача по моделированию и анализу поведения плазмы и потенциально опасных флуктуаций в стеллараторах и токамаках. Для решения этой задачи могут быть эффективно применены нейронные сети. Ранее в статьях авторов был рассмотрен статистический метод для описания эволюции процессов в высокотемпературной плазме. В данной работе используется комбинированный подход для построения прогностических моделей. Исходный нестационарный ряд разбивается на набор окон с помощью метода скользящего среднего, на каждом окне создаётся статистическая модель с помощью алгоритмов EM-типа [3]. Характеристики построенного вектора моделей используются для обогащения данных, после осуществляется поиск оптимальной архитектуры и гиперпараметров нейронных сетей с целью построения предсказаний как исходного ряда так и поведения EM-модели. Подобный подход позволяет значительно улучшить качество и длину прогноза по сравнению с анализом данных без привлечения статистических характеристик - в частности, уменьшение ошибки по метрике RMSE составляет до 30%. Метод апробирован на данных и иной физической природы. Работа выполнена при поддержке РФФИ (грант 18-29-03100).