Machine learning for reconstructing missing data in measurements of turbulence in fusion devices
Creators: name: Ψαρράς, Δημήτριος Θεοδώρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Μέθοδοι πρόβλεψης
Μηχανική και βαθιά μάθηση
Πυρηνική σύντηξη
Forecasting methods
Machine learning and deep learning
Nuclear fusion

description: Imputing missing data within time series is a critical task in data analysis, especially when maintaining the time series characteristics is essential. This thesis focuses on the challenge of imputing missing values in time series data related to toroidally-averaged heat flux measurements within a plasma fusion reactor. The dataset under study consists of irregularly sampled heat flux time series, generated through a gyrokinetic simulation using the GENE code. The primary aim of this thesis is to explore and assess forecasting models for imputing the generated dataset. Three models are used in this study: SARIMA (statistical model), XGBoost (machine learning model), and LSTM (deep learning model). Firstly, the specifics of each model are discussed, laying the foundation for how imputation will be approached. Subsequently, a comprehensive evaluation is conducted by applying the k-fold cross-validation technique to assess the performance of each model in forecasting the time series. Following, the models are tested on imputing a single time series as well as multiple time series neighboring spatially. The results showed that for imputing a single time series, both the SARIMA and LSTM models are particularly effective in capturing temporal dependencies. However, when it comes to imputing multiple time series in space, the SARIMA model outperformed the other models by successfully capturing both temporal and spatial dependencies. Lastly, it is of utmost importance to highlight that this thesis primarily explores fundamental forecasting models. Further research and discussions are necessary in order to enhance the imputation of toroidally-averaged heat flux time series data using more advanced deep learning models.
description: Η εισαγωγή δεδομένων που λείπουν μέσα σε χρονοσειρές αποτελεί θεμελιώδη πτυχή στην ανάλυση δεδομένων, ειδικά όταν απαιτείται να γίνει διατήρηση των χαρακτηριστικών της χρονοσειράς. Η παρούσα διατριβή εστιάζει στην πρόκληση της εκτίμησης τιμών που λείπουν σε δεδομένα χρονοσειρών που σχετίζονται με μετρήσεις ροής θερμότητας εντός πλάσματος σε έναν αντιδραστήρα σύντηξης πλάσματος. Το υπό μελέτη σύνολο δεδομένων αποτελείται από χρονοσειρές ροής θερμότητας με ακανόνιστη δειγματοληψία, οι οποίες δημιουργούνται μέσω μιας γυροκινητικής προσομοίωσης χρησιμοποιώντας τον κώδικα GENE. Πρωταρχικός στόχος αυτής της διατριβής είναι η εξέταση και η αξιολόγηση μοντέλων πρόβλεψης για την εισαγωγή δεδομένων που λείπουν στα παραγόμενα δεδομένα. Χρησιμοποιούνται τρία μοντέλα: SARIMA (στατιστικό μοντέλο), XGBoost (μοντέλο μηχανικής μάθησης) και LSTM (μοντέλο βαθιάς μάθησης). Αρχικά, αναλύονται οι ιδιαιτερότητες κάθε μοντέλου, θέτοντας τα θεμέλια για το πώς θα προσεγγιστεί η εισαγωγή των υπολειπόμενων δεδομένων. Στη συνέχεια, διενεργείται ολοκληρωμένη αξιολόγηση με την εφαρμογή της τεχνικής διασταυρούμενης επικύρωσης k-fold για την αξιολόγηση της απόδοσης κάθε μοντέλου στην πρόβλεψη των χρονοσειρών. Επιπρόσθετα, τα μοντέλα ελέγχονται για την απόδοση μιας μεμονωμένης χρονοσειράς καθώς και πολλαπλών χρονοσειρών οι οποίες είναι γειτονικές χωρικά. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι για τον υπολογισμό μιας μεμονωμένης χρονοσειράς, τόσο το μοντέλο SARIMA όσο και το μοντέλο LSTM είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικά στην καταγραφή χρονικών εξαρτήσεων. Ωστόσο, στην περίπτωση πολλαπλών χρονοσειρών στο χώρο, το μοντέλο SARIMA υπερείχε έναντι των άλλων μοντέλων καταγράφοντας επιτυχώς τόσο χρονικές όσο και χωρικές εξαρτήσεις. Τέλος, επισημαίνεται ότι αυτή η διατριβή επικεντρώνεται πρωτίστως σε θεμελιώδη μοντέλα πρόβλεψης. Περαιτέρω έρευνα και συζήτηση είναι απαραίτητες για να βελτιωθεί η εισαγωγή των υπολειπόμενων δεδομένων των χρονοσειρών μέσης τιμής τοροειδούς ροών θερμοτήτων χρησιμοποιώντας πιο προηγμένα μοντέλα βαθιάς μάθησης.