本研究提出了一种低成本的混合机器学习模型LC-SVD-DLinear，旨在解决稀疏测量数据导致的高分辨率流体力学数据预测问题。该模型结合了奇异值分解和DLinear架构，能够有效捕捉时间数据的非线性动态，显著降低计算成本，并展现出良好的预测与重建能力。