Cómo resolver la solución numérica de las ecuaciones diferenciales parciales no lineales de manera eficiente y conveniente siempre ha sido un problema difícil y significativo. En este trabajo, las soluciones de ondas cuasiperiódicas, ondas periódicas y solitones de la ecuación KdV-mKdV son simuladas por las redes neuronales multicapa informadas por la física (PINNs) y comparadas con la solución exacta obtenida por el método de la función elíptica de Jacobi generalizada. En primer lugar, los diferentes tipos de soluciones de ondas solitarias se utilizan como datos iniciales para entrenar las PINNs. Al mismo tiempo, los diferentes PINNs se aplican para aprender los mismos datos iniciales seleccionando los diferentes números de puntos iniciales muestreados, puntos residuales de colocación muestreados, capas de red y neuronas por capa oculta, respectivamente. El resultado muestra que los PINNs reconstruyen bien los comportamientos dinámicos de la onda cuasiperiódica, la onda periódica y las soluciones de solitón para la ecuación KdV-mKdV, lo que proporciona una buena manera de simular las soluciones de las ecuaciones diferenciales parciales no lineales a través de un método de aprendizaje profundo.
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