GRU模型可以用来预测轨迹数据，以下是一个简单的步骤：
数据准备：将轨迹数据进行处理，将其转换成适合输入GRU模型的格式。通常可以将轨迹数据按照时间顺序划分成多个时间窗口，每个时间窗口包含一定数量的轨迹点作为输入。
构建模型：使用TensorFlow构建GRU模型。可以参考TensorFlow官方文档或者其他教程来构建模型。
训练模型：使用训练数据对构建的GRU模型进行训练。可以使用梯度下降等优化算法来优化模型参数。
预测轨迹：使用训练好的模型对测试数据进行轨迹预测。将测试数据输入到模型中，得到模型输出的预测结果。
评估模型：根据预测结果和真实的轨迹数据进行比较，可以计算预测结果的准确率或者其他评估指标来评估模型的性能。
需要注意的是，GRU模型需要一定量的数据来训练，同时需要适当调整模型的超参数来获得更好的预测效果。另外，轨迹数据可能存在一些特殊的特征，需要针对这些特征进行特殊处理或者调整模型结构来更好地预测轨迹数据。