本发明公开了一种基于GFGRU的浅海声速剖面匹配场反演方法。该方法包括：基于K奇异值分解字典学习算法产生一组用以表征待反演位置声速剖面的字典基函数，精准度更高且能有效地降低搜索时的参数数量；通过训练GFGRU网络来完成寻找表征目标声速剖面的基函数的多标签分类任务，在训练中使用多标签损失函数使网络收敛，针对网络训练数据不足的问题，使用人工合成数据集对GFGRU网络进行预训练，并可有效提升GFGRU网络分类的准确性和鲁棒性；使用遗传算法对GFGRU分类输出的表征目标声速剖面基函数的系数进行搜索，损失函数采用匹配场方法计算；迭代搜索直至损失函数低于设置阈值或迭代步数达到设置的最大值，最后使用搜索输出的最优个体计算获得待反演区域的声速剖面。