在LSTM，GRU和Vanilla RNN之间选择时间序列问题涉及了解它们的建筑差异，优势，局限性以及这些如何影响顺序数据任务的性能。
Vanilla RNN是原始的复发性神经网络模型。它通过维护隐藏状态来处理顺序数据，该状态在每个时间步骤中根据当前输入和先前的隐藏状态进行更新。这种简单的复发使其可以捕获序列中的短期依赖性，但是由于训练过程中消失和爆炸梯度的问题，香草RNN在长期依赖方面挣扎。模型参数包括输入到隐藏的权重，隐藏的对身重量和隐藏输出权重，并应用了非线性激活以维持隐藏状态。
由于基本的动态和梯度不稳定性问题，香草RNN通常无法有效捕获长期依赖性，从而导致时间序列的性能较差，其复杂的时间模式跨越了较大的间隔。在实践中，香草RNN可能足以满足仅需要短期内存但在上下文信息影响预测时执行较差的数据集。这些限制激发了更复杂的复发单元的发展。
长期的短期记忆(LSTM)旨在通过引入记忆细胞和门控机制来调节信息流来克服香草RNN的缺点。 LSTM单元包含三个门输入，忘记和输出门，该门控制哪些信息添加到单元格状态，删除的内容以及每个时间步骤的输出。这种门控架构使LSTM可以通过长序列维护和更新信息，而不会严重消失或爆炸问题。因此，LSTM擅长捕获时间序列数据中的长期依赖性，这些数据遥远的过去事件会影响未来的价值。
由于这些特性，在最具挑战性的时间序列预测任务上，LSTMS的性能倾向于比香草RNN更好，尤其是那些涉及趋势，季节性周期或跨越长时间视野的不规则模式的任务。但是，它们更复杂的架构使它们在计算上比简单的RNN更昂贵，训练较慢。
门控复发单元(GRU)是一种较新的变化，旨在简化LSTM，同时保留其处理长期依赖性的能力。 Grus将忘记的门和输入门结合到一个更新门中，还包括一个复位门，比LSTM更少的参数和更简单的结构。这种设计使GRU在计算上更加有效，更快地训练，但他们仍然设法有效地捕获了远程时间依赖。
实证研究表明，GRU在许多时间序列任务上的表现相当，通常较低的计算开销。更简单的门控还倾向于降低较小数据集过度拟合的风险。但是，在长期记忆至关重要的情况下，根据数据和问题的细节至关重要，LSTM的性能可能会有略有优势。
在决定选择哪种模型时，时间序列和应用程序上下文的特定特征至关重要：
- 如果时间序列表现出复杂的长期依赖性，季节性效果或需要在延长时间跨度上学习关系，则由于其强大的记忆力管理，LSTMS通常是一个可靠的选择。
- 如果计算资源有限或训练速度是优先事项，则GRU可以通过更轻巧但仍在捕获长期依赖性方面的良好权衡。
- 对于更简单的时间序列问题，主要是短期依赖性或训练时间必须很小的地方，香草RNN可能是可以接受的，但是由于长期处理的处理不佳，它们不太常见。
- 结合LSTM，GRU和Vanilla RNN层的混合体系结构也显示出希望，利用互补的强度来提高各种数据集的预测准确性和鲁棒性。
其他实际考虑包括：
- 数据集大小：具有更多参数的LSTMS风险在小数据集上过度适应，在此更简单的GRU可能会更好地概括。
- 序列长度：由于消失的梯度问题，很长的序列比LSTM或GRU相对于香草RNN。
- 训练稳定性：LSTM和GRU提供更稳定的梯度，从而实现了更可靠的培训收敛。
- 硬件和运行时：与LSTM相比，GRUS往往需要更少的内存和训练时间，在资源受限的环境中有益。
总而言之，香草RNN是基础模型，但通常在复杂的时间序列任务方面表现不佳。 LSTMS引入了精致的门控以管理长期依赖性，使其最适合以计算强度为代价的挑战预测场景。 Grus提供了更简化的妥协，通常具有可比性的性能和效率优势。选择取决于数据的时间复杂性，计算约束和准确性需求之间的平衡。混合解决这些体系结构的混合解决方案可以通过结合各自的好处来进一步提高性能。
对它们的结构和性能特征的细微差别理解构成了时间序列分析中知情模型选择的基础。在特定数据集上的实用基准测试仍然是必不可少的，因为在所有条件下，没有一个架构普遍优于其他架构。