本文提出了一种基于动态可解释循环神经网络的框架，用于多模态数据的非线性重建和跨模态分析。该算法通过其他信道弥补数据缺失，揭示不同数据域的潜在动力学链接。研究还结合变分自动编码器和注意力机制，提升高维数据的动态模型学习效率。此外，提出的多物理预训练方法在流体力学中表现优异，无需微调，并提供开源代码和模型权重供社区使用。