diff --git a/layers/MambaSeries.py b/layers/MambaSeries.py
index 6cef33a..cf478f9 100644
--- a/layers/MambaSeries.py
+++ b/layers/MambaSeries.py
@@ -8,7 +8,7 @@ class Mamba2Encoder(nn.Module):
     使用 Mamba2 对 patch 维度进行序列建模：
     输入:  [bs, nvars, patch_num, patch_len]
     映射:  patch_len -> d_model
-    建模:  在 patch_num 维度上用 Mamba2（可堆叠多层）
+    建模:  在 patch_num 维度上用 Mamba2（可堆叠多层，层间加残差）
     输出:  [bs, nvars, d_model] (仅返回 Mamba 输出的最后一个时间步)
     """
     def __init__(
@@ -56,9 +56,9 @@ class Mamba2Encoder(nn.Module):
         # 2) 合并 batch 与通道维度，作为 Mamba 的 batch
         u = x.reshape(bs * n_vars, patch_num, self.d_model)  # u: [bs*nvars, patch_num, d_model]
 
-        # 3) 通过 n_layers 层 Mamba2 进行建模（在 patch_num 维度上）
+        # 3) 通过 n_layers 层 Mamba2 进行建模（在 patch_num 维度上），并加残差连接
         for m in self.mambas:
-            u = m(u)  # 形状保持 [bs*nvars, patch_num, d_model]
+            u = u + m(u)  # 残差连接，形状保持 [bs*nvars, patch_num, d_model]
 
         # 4) 仅取最后一个时间步
         y_last = u[:, -1, :]  # y_last: [bs*nvars, d_model]