BSTS（Bayesian Structural Time Series）モデルの長期予測精度を向上させるためには、以下のいくつかの戦略を考慮することが重要です。まず、モデルの構成要素を最適化することが挙げられます。具体的には、トレンド、季節性、回帰成分をさらに詳細に調整し、データの特性に応じたカスタマイズを行うことが有効です。例えば、食事の影響をより正確に捉えるために、食事の摂取時間や内容に基づく新たな季節成分を追加することが考えられます。
次に、より多くのデータを収集し、モデルのトレーニングに使用することで、予測の精度を向上させることができます。特に、異なる患者群からのデータを統合することで、モデルの一般化能力を高めることが可能です。また、MCMC（Markov Chain Monte Carlo）法を用いたポスターリオ分布のサンプリングを増やすことで、予測の不確実性を低減し、より信頼性の高い予測を実現できます。
さらに、異常値や外れ値の影響を軽減するために、データ前処理の段階でより厳密なフィルタリング手法を導入することも重要です。これにより、モデルがより安定したデータに基づいて学習し、長期的な予測精度を向上させることが期待されます。