本发明公开了一种机器人逆动力学模型的建模方法及系统，该方法包括：搭建循环神经网络，循环神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括外层和内层，外层包括外层遗忘门和外层重置门，内层包括内层遗忘门和内层重置门；利用循环神经网络训练机械臂的逆动力学模型；所述循环神经网络的输入数据为所述机械臂的运动状态，所述循环神经网络的输出数据为控制所述机械臂产生所述运动状态的扭矩，所述运动状态包括运动位置、运动速度和运动加速度；循环神经网络的隐藏层中内层输出的内层记忆单元数据更新外层的外层记忆单元数据，使时间序列的记忆信息得到更长时间的保留，从而提高了逆动力学模型输出预测扭矩的精度。