model = tf.keras.Sequential([ SimpleRNN(100, return_sequences=True), Dropout(0.1), SimpleRNN(100), Dropout(0.1), Dense(1) ])

这是一个使用 TensorFlow 库创建的简单的循环神经网络 (RNN) 模型，包含两个 SimpleRNN 层和一个 Dense 层。这个模型的输入数据应该是一个序列，每个时间步都有一个特征向量。这个模型的输出是一个标量，用于回归任务。

在这个模型中，第一个 SimpleRNN 层的输出需要传递给第二个 SimpleRNN 层，因此 return_sequences 参数被设置为 True。Dropout 层的作用是对输入数据进行随机失活，从而减少过拟合风险。最后的 Dense 层将处理后的数据映射到一个标量输出。

需要注意的是，这个模型还没有编译，需要通过调用 compile 方法进行编译，并指定损失函数、优化器和评估指标。例如：

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mae'])

这里选择均方误差作为损失函数，Adam 优化器作为优化算法，平均绝对误差作为评估指标。