A neural network-based method for input parameter optimization of edge transport modeling utilizing experimental diagnostics

W7-X Team; Luo, Y.; Xu, S.; Liang, Y.; Wang, E.; Cai, Jianqing; Feng, Y.; Reiter, D.; Knieps, A.; Brezinsek, S.; Harting, D. M.; Krychowiak, M.; Gradic, D.; Ren, Pei; Zhang, D.; Gao, Y.; Fuchert, G.; Pandey, A.; Jakubowski, M.

doi:10.1088/1741-4326/adf75f

A neural network-based method for input parameter optimization of edge transport modeling utilizing experimental diagnostics

W7-X Team ¹; Luo, Y.; Xu, S.; Liang, Y.; Wang, E.; Cai, Jianqing; Feng, Y.; Reiter, D.; Knieps, A.; Brezinsek, S.; Harting, D. M.; Krychowiak, M.; Gradic, D.; Ren, Pei; Zhang, D.; Gao, Y.; Fuchert, G.; Pandey, A.; Jakubowski, M.
¹ Institut für Hochleistungsimpuls- und Mikrowellentechnik (IHM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

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DOI: 10.5445/IR/1000185299

Veröffentlicht am 06.10.2025

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Zugehörige Institution(en) am KIT	Institut für Hochleistungsimpuls- und Mikrowellentechnik (IHM)
Publikationstyp	Zeitschriftenaufsatz
Publikationsdatum	01.09.2025
Sprache	Englisch
Identifikator	ISSN: 0029-5515, 1741-4326 KITopen-ID: 1000185299
HGF-Programm	31.13.02 (POF IV, LK 01) Plasma Heating & Current Drive Systems
Erschienen in	Nuclear Fusion
Verlag	International Atomic Energy Agency (IAEA)
Band	65
Heft	9
Seiten	Art.-Nr.: 096016
Projektinformation	EUROfusion (EU, EURATOM, 101052200)
Vorab online veröffentlicht am	14.08.2025
Nachgewiesen in	Dimensions OpenAlex Web of Science Scopus

Repository KITopen

A neural network-based method for input parameter optimization of edge transport modeling utilizing experimental diagnostics