本研究提出了一种基于深度学习的非线性模型降维策略，结合深度卷积自编码器和LSTM网络，实现高效计算。通过图卷积自编码器和最小二乘变分自动编码器，提高了非线性动态系统的参数插值准确性。同时，研究探讨了基于物理规律的训练策略，以解决数据不足的问题，并开发了潜在动态模型的新框架，展示了其在非线性降维中的应用潜力。

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。