该项目探索机器学习方法在近似于参数相关的偏微分方程(PDE)中的应用。这个GitHub存储库包含了用于非侵入式降阶建模的POD-NN RB和用于物理信息化的神经网络(PINN)的实现。每个组件都被独立实现,包括驱动程序(NN_Driver.py、DEMO.py和run_DEMO.py)和环境文件夹中的脚本,用于处理训练、测试样本,以及测试网络生成的近似值。