简介： 本发明涉及信息技术领域，特别涉及一种防止数据信息丢失的DGRU神经网络及其预测方法。本发明中的DGRU神经网络由输入层、输出层和隐含层组成，隐含层由DGRU神经元构成；所述的DGRU神经元由同一时刻的两个标准GRU单元连接构成；本发明方法包括:获取历史数据集并进行预处理；利用预处理后的数据集训练DGRU神经网络，建立预测模型；获取当前失效数据，进行数据归一化处理后输入预测模型中，得到预测结果三个部分。本发明克服了传统GRU神经网络的缺点，对GRU神经网络进行改进，提出一种能增强模型记忆力，防止信息丢失的DGRU神经网络，并应用DGRU神经网路建立预测模型，与传统GRU神经网络相比，可以提高模型的预测精度。