我们提出了一种基于MLP的自适应多尺度分解框架，用于时间序列预测。该框架通过多尺度分解混合和双重依赖交互模块，有效建模时间和通道依赖性，并利用自相关性提炼多尺度数据。实验表明，该框架在多种数据集上的预测任务中表现优异。