> 数据图表如何解释LSTM、GRU 模型结构2025-8-51.1. GRU 和 TCN 模型介绍1.1.1. GRU 模型 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU） 是一种改进的循环神经网络（RNN）结构，由 Cho 等人（2014）提出，旨在解决传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失爆炸问题，并简化 LSTM 的复杂结构，同时保持对长期依赖关系的建模能力。GRU 通过门控机制动态控制信息的保留与遗忘，广泛应用于时间序列预测、自然语言处理（如机器翻译、文本生成）和语音识别等领域。国泰海通综合其他
