55、移动设备能源可用性预测与虚拟口红试色技术探索

移动设备能源可用性预测与虚拟口红试色技术探索

移动设备能源可用性预测

在移动设备的使用中，准确预测电池的可用性至关重要。这不仅有助于用户合理安排设备的使用，还能在移动云调度等场景中发挥关键作用，使调度器能够根据设备的能源状况做出更智能的决策。

数据特征分析

• 相关性分析 ：通过对代表移动用户设备活动的数据特征进行皮尔逊相关系数分析，发现了多个重要的相关性。例如，电池电量和电压之间存在非常强的正相关，这是因为电压被用作衡量电池电量的变量，但这也导致电压在模型中缺乏区分度，会使机器学习模型过拟合，因此在后续步骤中不应考虑。温度与电池电量有显著的负相关，也应在未来分析中排除。此外，连接状态（Connected）和连接到Wi-Fi（Connected to Wi-Fi）之间存在很强的负相关，这可能是由于安卓系统在有Wi-Fi可用时会关闭3G/4G连接以避免费用和数据浪费。正弦函数（Sinus）与电池电量之间的正相关表明模型可以依赖该特征预测未来电池状态。外部供电（External Supply）和余弦函数（Cosine）之间也存在明显的正相关，且当外部供电连接时屏幕倾向于关闭。最后，时间（以分钟为单位）与电池电量呈负相关，这意味着随着时间推移，移动设备的电池电量往往会减少，与相关曲线表现一致。
  |特征|与电池电量相关性|原因|
  |----|----|----|
  |电压|正相关|用于衡量电池电量，缺乏区分度|
  |温度|负相关|影响电池电量|
  |连接状态和Wi-Fi连接|负相关|安卓系统节能机制|
  |正弦函数|正相关|可用于预测电池状态|
  |外部供电和余弦函数|