The condition of the latest version of the ELMy H-mode database has been re-examined. It is shown that there is bias in the ordinary least squares regression for some of the variables. To address these shortcomings three different techniques are employed: (a) principal component regression, (b) an error in variables technique and (c) the selection of a better conditioned dataset with fewer variables. Scalings in terms of the dimensionless physics variables, as well as the standard set of engineering variables, are also derived. The new scalings give a very similar performance for existing scalings for ITER at the standard βn of 1.6, but a much improved performance at higher βn.
最新版のELMy H-modeデータベースの状態が再調査された。いくつかの変数について、通常最小二乗回帰には偏りがあることが示されている。これらの欠点に対処するため、3つの異なる手法が用いられている：(a)主成分回帰、(b)変数内誤差法、および(c)より少ない変数を持つより良好な条件付けのデータセットの選択。無次元物理変数によるスケーリングと、標準的な工学的変数のセットによるスケーリングも導出されている。新しいスケーリングは、標準的なβn=1.6における既存のスケーリングと非常に類似した性能をITERに対して与えるが、より高いβnでは大幅に改善された性能を与える。