在使用神經網絡作為動態系統模型時，確保模型的物理可解釋性和可部署性可以通過以下幾個策略來實現：
選擇合適的模型結構：使用神經狀態空間模型等結構化的神經網絡，可以使模型更容易與物理系統的動態行為相對應。這些模型通常具有明確的狀態轉移和輸出函數，便於理解其物理意義。
引入物理約束：在模型訓練過程中，可以引入物理約束條件，例如系統的能量守恆或動量守恆，這樣可以幫助模型學習到符合物理規律的行為。
使用可解釋的激活函數：選擇具有良好可解釋性的激活函數（如tanh或sigmoid）可以提高模型的可解釋性，因為這些函數的行為相對簡單且易於理解。
模型簡化和特徵選擇：通過稀疏估計和特徵選擇技術，減少模型中的參數數量，這不僅提高了模型的可解釋性，還有助於提高其在實際應用中的可部署性。
進行模型驗證：在模型訓練後，使用獨立的驗證數據集來評估模型的性能，確保其在真實環境中的可靠性和穩定性。
這些策略的綜合運用可以有效提高神經網絡模型在動態系統建模中的物理可解釋性和可部署性，從而促進其在工程應用中的實際應用。