循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种特殊的神经网络结构，具有记忆功能，适用于处理序列数据。在构建RNN模型时，可以使用Keras库中的Sequential()函数进行快速构建。
构建循环神经网络模型的步骤如下：
1. 导入所需的库
在构建循环神经网络模型时，首先需要导入所需的库，包括Keras库和相关的神经网络层模块。
import tensorflow.keras as keras from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
2. 创建Sequential模型对象
使用Sequential()函数创建一个Sequential模型对象，用于存储各个神经网络层的顺序。
model = Sequential()
3. 添加循环神经网络层
使用add()方法向Sequential模型中逐层添加循环神经网络层。在Keras库中，可以使用SimpleRNN()函数创建一个简单的RNN层。
model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(timesteps, input_dim)))
在上述代码中，units参数指定RNN层的单元数，也可以理解为输出的维度大小；input_shape参数指定输入数据的形状，其中timesteps表示序列的长度，input_dim表示每个时间步的特征维度。
4. 添加其他神经网络层
在循环神经网络模型中，除了RNN层外，还可以添加其他类型的神经网络层，如全连接层、Dropout层等。
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
在上述代码中，Dense()函数用于创建全连接层，units参数指定输出的维度大小，activation参数指定该层的激活函数。
5. 编译模型
在循环神经网络模型构建完毕后，使用compile()方法编译模型，以配置损失函数和优化器的设置。
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
在上述代码中，loss参数指定损失函数的类型，optimizer参数指定优化器的类型，metrics参数指定模型评估指标的类型。
6. 训练模型
使用fit()方法训练模型，以学习输入数据和对应的标签之间的关系。
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)
在上述代码中，x_train和y_train分别表示训练数据的输入和标签；batch_size参数指定每次迭代所使用的样本数；epochs参数指定训练的轮数。
7. 评估模型
使用evaluate()方法对模型进行评估，以获取模型在测试集上的性能指标。
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
在上述代码中，x_test和y_test分别表示测试数据的输入和标签。
8. 使用模型进行预测
使用predict()方法对新的输入数据进行预测，以获得输出结果。
predictions = model.predict(x_new)
在上述代码中，x_new表示新的输入数据。
以上就是利用Sequential()函数构建循环神经网络模型的详细步骤，并附上了使用例子。根据不同的需求，还可以根据步骤5和步骤6调整损失函数、优化器以及训练参数等设置。