本文提出了一种新型的潜在动态网络架构，结合深度学习和降维技术，能够高效预测时空动态响应。研究展示了基于图卷积自编码器的非线性降阶模型，强调了深度学习在复杂偏微分方程处理中的应用。通过数据驱动的方法，构建了简化模型，显著提升了高维非线性问题的准确性和效率。