BiGRU（雙向門控循環單元）是一種基於循環神經網路（RNN）的時間序列預測模型。它結合了雙向模型和門控機制，能夠有效地捕捉時間序列數據中的時序關係和變數間的相互影響。BiGRU模型由兩個方向的GRU（門控循環單元）網路組成，一個網路從前往後處理數據，另一個網路從後往前處理數據，形成雙向結構，從而能夠同時捕捉過去和未來的信息，全面建模時間序列數據中的時序關係。
在BiGRU中，每個GRU單元都包含更新門和重置門，用於控制信息的流動。更新門決定當前時刻的輸入是否影響當前狀態，而重置門則決定如何結合過去的狀態和當前輸入。這些門控機制使得模型能夠自適應地學習時間序列數據中的長期依賴關係。
BiGRU模型的訓練過程通過損失函式（如均方誤差）來衡量預測結果與真實標籤之間的差異，並通過反向傳播算法更新網路中的連線權重。通過反覆疊代訓練，模型可以學習到時間序列數據的特徵和模式，實現準確的多變數時間序列預測。
BiGRU模型適用於處理多變數時間序列數據，能夠同時捕捉多個變數之間的時序關係和相互影響。它具有一定的泛化能力，能夠對未來的發展趨勢進行較為準確的預測。雖然BiGRU是一種黑箱模型，但其結構相對簡單，易於理解和解釋。在套用時，需要對模型參數進行適當的調優，包括選擇合適的激活函式、調整學習率、確定網路結構等，以提高模型的預測精度和穩定性。
BiGRU模型在金融、交通、氣象等領域有廣泛的套用，如預測股票價格走勢、分析市場情緒、交通流量預測、路況分析、氣象數據分析和天氣預報等。