要進一步提高Poly-Mamba在長期預測任務中的穩定性和可靠性，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過數據增強技術來擴展訓練數據集，這可以幫助模型更好地學習不同的時間序列模式，從而提高其泛化能力。
模型集成：將Poly-Mamba與其他預測模型進行集成，例如結合傳統的時間序列模型（如ARIMA）或其他深度學習模型（如LSTM），以利用不同模型的優勢，從而提高預測的穩定性。
超參數調整：通過系統性地調整模型的超參數，例如學習率、批次大小和層數，來優化模型的性能。使用交叉驗證來選擇最佳的超參數組合，可以顯著提高模型的穩定性。
引入正則化技術：在模型訓練過程中引入正則化技術，如L1或L2正則化，來防止過擬合，從而提高模型在長期預測中的可靠性。
持續學習：實施持續學習策略，使模型能夠隨著新數據的到來進行更新，這樣可以保持模型的預測準確性和穩定性。