多极磁阱磁通分布预测方法、装置及设备

本申请涉及等离子体能源工程技术领域，公开了一种多极磁阱磁通分布预测方法、装置及设备，包括：构建包含磁通神经网络、等离子体电流神经网络和卷积微分算子的神经网络架构，通过磁通神经网络输出总磁通分布后，利用等离子体电流神经网络由总磁通分布获取等离子体电流密度并得到第一约束条件，同时结合卷积微分算子由总磁通分布得到第二约束条件，再通过比较两约束条件的收敛误差确定预测结果。通过卷积微分算子引入了物理约束，解决了一般神经网络因缺乏物理约束导致磁通分布预测与实际偏差较大的问题，同时通过磁通神经网络与等离子体电流神经网络之间的反馈耦合，提升了模型的收敛性与稳定性，更贴近实际的多极磁阱磁通分布预测效果。