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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Applying Forecasting to Fusion Databases

verfasst von : Gonzalo Farias, Sebastián Dormido-Canto, Jesús Vega, Norman Díaz

Erschienen in: Statistical Learning and Data Sciences

Verlag: Springer International Publishing

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This manuscript describes the application of four forecasting methods to predict future magnitudes of plasma signals during the discharge. One application of the forecasting could be to provide in advance signal magnitudes in order to detect in real-time previously known patterns such as plasma instabilities. The forecasting was implemented for four different prediction techniques from classical and machine learning approaches. The results show that the performance of predictions can get a high level of accuracy and precision. In fact, over 95 % of predictions match the real magnitudes in most signals.

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Metadaten
Titel
Applying Forecasting to Fusion Databases
verfasst von
Gonzalo Farias
Sebastián Dormido-Canto
Jesús Vega
Norman Díaz
Copyright-Jahr
2015
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-17091-6_30