McWC представляет модель, которая отдельно улавливает цикличность, тенденцию и межканальную корреляцию в долгосрочном прогнозировании временных рядов. Модель использует многослойную конструкцию цикличности, разложение по волны и многослойный перцептрон для извлечения и объединения информации высокой и низкой частот, при этом разделяя внутриканальные автокорреляции с помощью потерь в частотной области. Эксперименты на шести реальных наборах данных показывают, что McWC достигает наилучших результатов с высокой вычислительной эффективностью.