對於大規模複雜的動態系統，利用先驗知識來指導深度學習模型的結構設計和訓練可以通過以下幾個方面來實現：
模型結構的選擇：根據系統的物理特性和動態行為，選擇合適的模型結構。例如，對於具有明確狀態變化的系統，可以選擇神經狀態空間模型，這樣可以更好地捕捉系統的動態特性。
特徵工程：利用先驗知識來選擇和設計特徵，這可以包括使用滯後變量、物理量的組合或其他相關的輸入變量。這樣可以減少模型的複雜性，並提高模型的學習效率。
正則化技術：在訓練過程中引入正則化技術（如L1或L2正則化），可以幫助模型避免過擬合，並促使模型學習到更具代表性的特徵。
模型初始化：根據先驗知識對模型的權重進行合理初始化，可以加速訓練過程並提高最終模型的性能。例如，可以使用基於物理模型的參數作為初始值。
增量學習：對於大規模系統，可以採用增量學習的方法，逐步引入新的數據和特徵，這樣可以在不重新訓練整個模型的情況下，持續改進模型的性能。
通過這些方法，先驗知識可以有效地指導深度學習模型的設計和訓練，從而提高其在大規模複雜動態系統中的應用效果。