Actualmente, la información de posicionamiento, navegación y tiempo se está volviendo cada vez más vital tanto para aplicaciones civiles como militares. La integración del sistema global de navegación por satélite y el sistema de navegación inercial es la solución más popular para diversos transportistas o vehículos de posicionamiento. Como es bien sabido, la precisión del posicionamiento del sistema global de navegación por satélite se degradará en entornos desafiantes de señal. Bajo esta condición, el sistema de integración pasará a ser un sistema de navegación inercial independiente que emite soluciones de navegación. Sin embargo, sin ayuda externa, los errores de posicionamiento del sistema de navegación inercial divergen rápidamente debido al ruido contenido en los datos sin procesar de la unidad de medición inercial. En particular, la unidad de medición inercial del sistema de micromecánica experimenta errores más complejos debido a la tecnología de fabricación. Para mejorar la precisión de navegación de los sistemas de navegación inercial, un enfoque efectivo es modelar el ruido de la señal sin procesar y suprimirlo. Comúnmente, una unidad de medición inercial está compuesta por tres giroscopios y tres acelerómetros, entre ellos, los giroscopios juegan un papel importante en la precisión de las soluciones de navegación del sistema de navegación inercial. Motivado por este problema, en este documento se empleó y evaluó una red neuronal recurrente profunda avanzada en la modelización de ruido de un giroscopio del sistema de micromecánica. Específicamente, se combinaron una red neuronal recurrente de memoria a corto y largo plazo profunda y una red neuronal recurrente de unidad recurrente gateada profunda para construir una red neuronal recurrente de dos capas para la modelización de ruido. En este método, los datos del giroscopio se trataron como una serie temporal, y se empleó un conjunto de datos reales de una unidad de medición inercial del sistema de micromecánica en los experimentos. Los resultados mostraron que, en comparación con la memoria a corto y largo plazo de dos capas, los errores de actitud de tres ejes de la memoria a corto y largo plazo mixta-unidad recurrente gateada disminuyeron en un 7,8%, 20,0% y 5,1%. En comparación con la unidad recurrente gateada de dos capas, el método propuesto mostró una mejora del 15,9%, 14,3% y 10,5%. Estos resultados respaldaron una conclusión positiva sobre el rendimiento del método diseñado, específicamente, las redes neuronales recurrentes profundas mixtas superaron a la unidad recurrente gateada de dos capas y a las redes neuronales recurrentes de memoria a corto y largo plazo de dos capas.