双向GRU时间序列预测：使用PyTorch构建双向GRU的时间序列预测

在时间序列分析和预测中，神经网络模型被广泛应用于捕捉序列中的复杂模式和趋势。其中，双向GRU（Gated Recurrent Unit）是一种强大的循环神经网络（RNN）架构，可用于时间序列的预测任务。本文将介绍如何使用PyTorch构建双向GRU模型，并展示如何应用该模型进行时间序列的预测。

首先，我们需要导入PyTorch库和其他必要的工具包：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

接下来，我们定义一个双向GRU模型类，该类将继承自PyTorch的nn.Module类：

class BiGRU(nn.Module