基于循环神经网络的多源异构大数据融合模型构建是一种先进的数据处理方法，旨在整合来自不同来源和结构的大规模数据，以提高数据分析和预测的准确性。该模型利用循环神经网络（RNN）的时序处理能力，特别是长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），有效捕捉数据中的时间依赖性和动态模式。通过多源异构数据的融合，模型能够处理结构化数据（如数据库记录）、非结构化数据（如文本、图像）以及半结构化数据（如JSON或XML），从而在复杂场景下实现更全面的信息提取和决策支持。该模型在金融预测、智能医疗、工业物联网等领域具有广泛的应用前景。
