基于AMBOP-SRC模型的木质家具供应链市场需求预测OA

【目的】木质家具供应链市场需求受季节波动、突发事件冲击和多因素耦合影响明显,导致传统单一模型预测精度与稳定性不足。为此,本研究提出一种基于自适应游走矩优化与季节性、残差协同机制的木质家具供应链市场需求预测模型(AMBOP-SRC),以提高预测精度、鲁棒性和泛化能力。【方法】首先,对木质家具销售数据进行清洗、归一化及周粒度聚合,构建需求时间序列;其次,采用SARIMA模型刻画需求序列中的线性趋势与季节性规律,并提取初始预测残差;然后,进一步利用PSO优化SVR模型,对残差序列中的非线性波动进行拟合;在此基础上,引入自适应游走矩优化算法(AMBOP),对组合模型参数与协同预测过程进行动态优化,提高高维参数空间中的搜索效率与预测稳定性;最后,通过消融试验、模型对比试验和泛化试验,对所提模型进行系统验证,并采用RMSE、MAE等指标评价模型性能。【结果】消融试验表明,AMBOP-SRC预测模型中任何组件的缺失都会导致预测性能的明显下降;AMBOP不仅能对模型的参数进行优化,而且能够有效平衡季节性波动和突发事件响应之间的关系,实现算法与家具行业特性的深度适配。性能对比试验表明,AMBOP-SRC预测模型的综合性能明显优于相应领域的经典预测方法,有效提高了木质家具供应链需求预测的精度和可解释性。泛化试验表明,AMBOP-SRC预测模型在不同数据集上展现出良好适应能力,可应用于木质家具供应链各关键环节的需求预测。【结论】AMBOP-SRC预测模型高度适用于木质家具供应链需求预测,具备较高的预测精度、良好的泛化性能,预测结果能为家具企业在库存周转率优化、生产计划动态调整等方面提供重要的决策参考,从而增强供应链的韧性。