[发明专利]基于用户行为和系统状态预测移动设备电池续航的方法

摘要

本发明提供一种基于用户行为和系统状态预测移动设备电池续航的方法，包括以下步骤：提取会话，根据需要保留符合条件的会话作为基本单元；从这些会话中随机选取一时间点，作为预测时间点；然后提取从会话开始直至预测时间点范围内的用户使用行为数据及系统状态信息，从中整理、抽取特征信息并将其组成特征向量；构造训练集；选取回归模型，以每个会话的特征向量作为输入，以预测时间点之后的实际续航时间作为输出进行训练；得到训练模型后，将待预测的会话的相应数据同样进行特征提取，以构造的训练集作为输入，得到的输出作为对待预测会话的续航时间的预测。从而准确预测移动设备的电池续航时间。

主权项

1.一种基于用户行为和系统状态预测移动设备电池续航的方法，包括以下步骤：提取移动设备持续处于放电状态的使用时间作为会话，保留长度超过一时间阈值且结束时电量低于电量阈值的会话作为基本单元；从作为基本单元的各会话中随机选取一时间点，作为预测时间点；对于每个选取了预测时间点的会话，提取从会话开始直至预测时间点范围内的用户使用行为数据及系统状态信息，从用户使用行为数据及系统状态信息中整理、抽取特征信息并将其组成特征向量；其中，所述特征信息包括预测时间点的当前剩余电量；以会话及其对应的预测时间点和特征向量作为训练集；选取若干回归模型，以每个会话的训练集作为输入，以预测时间点之后的实际续航时间作为输出，训练回归模型；通过训练得到的回归模型，将每一个待预测的会话的相应数据按照同上的方式进行特征提取，然后以提取得到的特征向量作为输入，得到回归模型的输出作为对待预测会话的续航时间的预测。