除了本文提出的正交化子空間方法和平均正交化子空間方法外，還有其他一些方法可以用來準確估計線性回聲狀態網絡（LESN）的記憶容量。例如，基於隨機矩陣理論的技術可以用來分析和預測記憶容量的行為，特別是在處理高維度的情況下。此外，使用改進的蒙特卡羅方法，通過增加樣本數量和改進樣本的選擇策略，也可以提高記憶容量估計的準確性。這些方法的關鍵在於減少數值不穩定性和提高計算的穩健性，從而使得估計結果更接近理論值。