时间序列预测在许多领域得到了广泛的应用，工业软传感器就是其中之一。大多数时间序列建模方法要求以相等的间隔对所有输入进行采样。然而，在工业中，过程变量通常在不同的时间尺度上以不同的间隔进行采样。为了解决这个问题，在本文中，我们设计了一个框架，使用深度学习和时间表示技术对具有多个采样频率的长时间工业数据进行建模。数据通过时间表示聚合到不同的时间尺度，网络使用瓶颈层和一维滤波器同时提取时间和空间维度上的信息。与其他方法相比，所提出的模型有了显著的改进，并已在工厂部署并每月更新。 关键词：时间序列预测，多时间尺
