要進一步提高MAM4WF在長期預測任務中的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強模型的靈活性：目前MAM4WF的設計在固定的特徵圖輸入長度下進行預測，這限制了其在長期預測中的靈活性。未來的研究可以探索如何動態調整輸入長度，以適應不同的預測需求，從而提高模型的適應性和準確性。
引入多層次的時間序列特徵：在模型中整合多層次的時間序列特徵，例如短期和長期的時間依賴性，可能有助於捕捉更複雜的時序模式，進而改善預測的準確性。
強化學習的應用：將強化學習技術應用於MAM4WF的訓練過程中，通過獎勵機制來優化預測策略，可能會進一步提升模型在長期預測中的表現。
集成學習方法：考慮將MAM4WF與其他預測模型進行集成，利用不同模型的優勢來提高整體預測性能。這種方法可以減少單一模型的偏差，並提高預測的穩定性。
數據增強技術：在訓練過程中使用數據增強技術，通過生成多樣化的訓練樣本來提高模型的泛化能力，特別是在面對長期預測時，這可以幫助模型更好地適應不同的情境。