Radiosonde　has　always　played　a　very　important　role　in　meteorological　detection,　so　how　to　properly　schedule　the　radiosonde　to　reach　the　sensitive　region　is　an　urgent　problem.　In　this　paper,　deep　learning　is　applied　to　this　field　for　the　first　time　to　provide　a　basis　for　the　reasonable　scheduling　of　radiosonde　by　predicting　the　motion　trajectory　of　radiosonde.　Based　on　the　radiosonde　data　from　February　2019　to　October　2019,　this　paper　uses　the　radiosonde　trajectory　prediction　model　based　on　GRU　(RTP-GRU)　to　predict　the　radiosonde　trajectory　in　a　period　of　time　in　the　future.　The　experimental　results　show　that　this　model　has　better　performance　than　baseline　methods　such　as　RNN　and　LSTM.　The　results　show　that　it　is　feasible　and　valuable　to　explore　this　field　with　deep　learning　method.　©　2021,　The　Editor(s)　(if　applicable)　and　The　Author(s),　under　exclusive　license　to　Springer　Nature　Singapore　Pte　Ltd.