托卡马克等离子体的位形预测系统及方法

本申请涉及磁约束核聚变技术领域，其具体地公开了一种托卡马克等离子体的位形预测系统及方法，其利用多种传感器和测量设备采集影响托卡马克等离子体状态的多源参数的时间序列数据，并采用基于深度学习的神经网络模型对多源状态参数进行时序特征提取和深度关联分析，以捕获多源状态参数之间的时序关联变化模式，揭示出在多源状态参数的时序协同作用下等离子体的动态行为规律，从而实现对等离子体的智能位形预测。通过这种方式，可以有效提高等离子体位形预测的准确性和实时性，为托卡马克装置的运行提供更为可靠的控制依据。