提升供应链销量预测精度：IFOA-SVR算法优化策略

本文主要探讨了如何利用先进的机器学习方法提升供应链中断路器销量的预测准确性。研究者提出了一个名为改进森林优化算法(Improved Forest Optimization Algorithm, IFOA)的创新策略。该算法的设计旨在克服传统销量预测中的挑战，提高预测精度。 首先，IFOA借鉴了量子系统中的δ势阱模型，这使得算法能够在搜索过程中既探索局部最优解，又避免陷入局部最优陷阱，从而增加全局优化的可能性。这种模型有助于算法在搜索过程中保持动态平衡，提高了寻优效率。 其次，引入自适应局部播种步长的概念，使得算法能够根据当前搜索状态动态调整步长大小，这样既能够加速全局搜索，又能在关键区域进行更精细的局部搜索，确保预测结果的精确度。 接下来，算法设计了森林广域播种中的自适应转移率，它有效地调节了个体多样性和算法局部收敛性的关系。这种机制允许算法在保持一定多样性的同时，保证了在关键阶段的收敛性，从而提高预测的稳定性和可靠性。 特征选择是另一个关键步骤，研究者通过挖掘外部数据，评估每个特征与销量的关联性和显著性。采用了聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)方法对历史销量数据进行特征提取，这种方法能更好地捕捉数据中的非线性模式和趋势，增强预测模型的性能。 最后，将这些特征应用到支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型中，结合改进的森林优化算法对模型参数进行优化。这样，不仅提升了模型的预测能力，还能确保参数调优的有效性和鲁棒性，从而得到更为精准的断路器销量预测结果。 本研究结合了量子系统理论、自适应算法、特征选择与提取以及支持向量回归模型，形成了一种集成优化的方法，为供应链管理提供了一种有效的销量预测工具，有望改善供应链决策的精准度和效率。