我的GRU表现不如基本的机器学习方法，为什么

Question

我使用降雨数据来预测某事（使用R中的keras顺序）。我尝试过基本的机器学习方法和GRU模型。但事实证明，基本方法比GRU模型效果更好。所以我的问题是，这是正常的吗？或者这意味着我做错了什么。

这是基本模型：

model <- keras_model_sequential() %>% 
 layer_flatten(input_shape = c(lookback / step, dim(data)[-1])) %>% 
 layer_dense(units = 64, activation = "relu") %>% 
 layer_dense(units = 1, activation = "sigmoid")

这是GRU模型：

model <- keras_model_sequential() %>% 
 layer_gru(units = 64, input_shape = list(NULL, dim(data)[[-1]])) %>% 
 layer_dense(units = 1, activation = "sigmoid")

GRU是时间序列的更好模型吗？我可以使用基本方法回顾时间序列吗？ 谢谢！