Predicción no paramétrica de señales en plasmas de fusión nuclear

Abstract

En la obtención de un modelo de regresión no paramétrico no se requiere que la distribución de entrada esté caracterizada por ciertos parámetros, los cálculos y procedimientos se fundamentan en distribuciones o hipótesis a priori conocidas. Estas hipótesis son las denominadas funciones kernel. Mediante la aplicación de estas técnicas, se pretende comprobar la capacidad predictiva de las mismas, en la simulación y substitución de señales de evolución temporal en plasmas de fusión nuclear y haciendo uso de la enorme cantidad de información disponible en la base de datos del dispositivo experimental TJ-II del CIEMAT.

To obtain a non-parametric regression model it is not required for the input distribution to be characterized by certain parameters, the calculations and procedures are based on known distributions and hypothesis. These hypotheses are the kernel functions. By applying these techniques, we intend to test their predictive capacity in the simulation and substitution of time evolution signals in nuclear fusion plasmas using the large amount of information available in the TJ-II experimental device database developed by CIEMAT.