本文探讨了多种基于门控循环单元（GRU）的新结构和方法，如SGRU、SLi-GRU和Fusion-GRU，旨在提升模型性能和效率。这些新模型在交通预测、自动语音识别和图像处理等领域表现优异，显著提高了准确性和计算速度。

本文探讨了多种递归神经网络（RNN）架构在交通流量预测和时间序列分析中的应用。研究表明，统计循环单元（SRU）和门控循环单元（GRU）在性能上优于传统的长短时记忆（LSTM）网络。新提出的Fusion-GRU网络在复杂交通场景中表现出色，能够有效预测交通参与者的未来位置。此外，相关递归单元（CRU）和SLi-GRU结构在时间序列预测和语音识别任务中也显示出显著的性能提升。