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时间序列预测是机器学习和数据分析中的重要领域，广泛应用于金融、气象、交通等领域。本文将介绍一种结合多尺度卷积、扩张卷积和LSTM的混合神经网络模型，用于多变量时间序列预测，并提供完整的代码实现和详细讲解。

1. 模型架构概述

我们提出的模型结合了三种强大的神经网络组件：

1. 多尺度卷积：捕获时间序列中不同时间尺度的局部特征

2. 扩张卷积：扩大感受野而不增加参数数量，有效捕捉长期依赖

3. LSTM：处理序列数据中的长期依赖关系

这种混合架构能够同时捕捉时间序列的局部特征和长期依赖关系，提高预测精度。

2. 关键技术原理

2.1 多尺度卷积

多尺度卷积使用不同大小的卷积核并行处理输入数据，可以同时捕获不同粒度的时间模式。例如，小卷积核关注短期变化，大卷积核关注较长期的趋势。

2.2 扩张卷积

扩张卷积（Dilated Convolution）通过在卷积核元素之间插入空格来扩大感受野。对于扩张率d，卷积核的有效大小为k+(k-1)(d-1)，其中k是原始卷积核大小。

2.3 LSTM

长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体&#