評估所構建RNN模型的泛化能力和穩定性可以通過以下幾個方法進行：
交叉驗證：使用k折交叉驗證來評估模型在不同數據集上的表現，這樣可以確保模型不僅在訓練數據上表現良好，還能在未見過的數據上保持穩定性。
測試集評估：在訓練過程中保留一部分數據作為測試集，並在訓練完成後對模型進行評估。通過計算模型在測試集上的預測誤差，可以直接評估其泛化能力。
穩定性分析：可以通過計算Lyapunov指數來評估模型的穩定性。若Lyapunov指數為正，則系統可能不穩定；若為負，則系統穩定。這一指標可以幫助理解模型在面對擾動時的行為。
長期預測能力：通過進行長期預測實驗，觀察模型在多步預測中的表現，評估其在時間序列預測中的穩定性和準確性。