【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子信息，尤其涉及一种智能终端管理方法、系统和可读存储介质。
技术介绍
1、随着科学技术的进步，移动互联网络的发展和壮大，智能终端(如智能手机)越来越普及，各类应用软件也被广泛应用。
2、目前，当用户需要打开智能终端的一些app，比如通过视频app观看一个视频，或者采用一个地图app进行导航时，则通常会有个持续播放时间或导航时间，也就是播放完视频的总时间或者导航到达目的地的总用时。目前的智能终端虽说有电量提醒功能，但都是在低于一定电量值(如20％)时，才会反馈给用户是否启用省电模式。然而对于一些持续时间较长的视频或导航，即便是智能终端在低于一定电量值时进入省电模式，仍然不能坚持播放完视频或者导航到目的地，这样就会导致用户的体验感较差。
技术实现思路
1、为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种智能终端管理方法、系统和可读存储介质，能够结合目标应用程序正在执行任务的用时，作出对智能终端其他应用程序的智能化管理，以确保目标应用程序的正在执行任务能够顺利完成，从而提升用户对智能终端的体验感。
2、本专利技术第一方面提出了一种智能终端管理方法，所述方法包括：
3、获取用户在当前智能终端中已开启的应用程序；
4、根据当前智能终端的界面显示状态从已开启的应用程序中确定出目标应用程序；
5、从所述目标应用程序中获取正在执行任务的剩余时长；
6、获取当前智能终端在当前时间的剩余电量；
7、在
8、在所述剩余电量的基础上，通过电量续航预测模型预测当前智能终端在第二运行环境下的第二续航时长，其中第二运行环境是指当前智能终端保持只开启目标应用程序运行的环境；
9、判断剩余时长是否大于第一续航时长且小于第二续航时长，如果是，则针对已开启的应用程序，通过预设的管理算法确定应用程序退出方案，以使得目标应用程序的正在执行任务能够完成。
10、本方案中，通过电量续航预测模型预测当前智能终端在第一运行环境下的第一续航时长，具体包括：
11、构建电量续航预测模型；
12、获取影响当前智能终端续航的参数数据，所述参数数据至少包括当前智能终端在当前时间的电池性能、第一运行环境下的各个应用程序耗电属性、外部环境参数；
13、将上述参数数据与所述剩余电量输入电量续航预测模型，由电量续航预测模型预测出第一续航时长。
14、本方案中，在由电量续航预测模型预测出第一续航时长之后，所述方法还包括：
15、获取多个参考智能终端的历史监测数据，每个历史监测数据至少包括参考智能终端在历史时间的电池性能、剩余电量、外部环境参数、开启应用程序的耗电属性和实际续航时长；
16、基于每个参考智能终端的历史监测数据，对参考智能终端在历史时间的电池性能、外部环境参数进行特征计算，得到第一特征值；
17、获取当前智能终端在当前时间的电池性能、外部环境参数，并进行特征计算，得到第二特征值；
18、将每个参考智能终端的第一特征值分别与当前智能终端的第二特征值进行差异度计算，得到基于每个参考智能终端的差异值；
19、将差异值小于第二阈值的参考智能终端的历史监测数据加入参考数据库；
20、基于参考数据库中的每个参考智能终端的历史监测数据，将参考智能终端在历史时间的电池性能、剩余电量、外部环境参数、开启应用程序的耗电属性输入电量续航预测模型，输出得到预测续航时长；
21、基于参考数据库中的每个参考智能终端的历史监测数据，将其实际续航时长减去预测续航时长，得到续航时长差值；
22、对参考数据库中所有参考智能终端的历史监测数据的续航时长差值进行相加得到续航时长差值总和，并将续航时长差值总和除以参考数据库中包含参考智能终端的历史监测数据的总量，得到续航时长差值平均值以作为续航时长修正值；
23、将电量续航预测模型预测出第一续航时长的基础上加上续航时长修正值，得到修正后的第一续航时长。
24、本方案中，对参考智能终端在历史时间的电池性能、外部环境参数进行特征计算，得到第一特征值；获取当前智能终端在当前时间的电池性能、外部环境参数，并进行特征计算，得到第二特征值；将每个参考智能终端的第一特征值分别与当前智能终端的第二特征值进行差异度计算，得到基于每个参考智能终端的差异值，具体包括：
25、预设电池运行的最佳温度和最佳湿度分别为t0、r0；
26、获取参考智能终端在历史时间的电池性能为健康度q1，外部环境参数为温度t1、湿度h1，则通过第一特征值的计算公式k1＝q1/f1计算得到第一特征值k1，其中f1＝|t1-t0|*|h1-h0|；
27、获取当前智能终端在当前时间的电池性能为健康度q2，外部环境参数为温度t2、湿度h2，则通过第二特征值的计算公式k2＝q2/f2计算得到第二特征值k2，其中f2＝|t2-t0|*|h2-h0|；
28、通过差异度计算公式r＝|k2-k1|/k2计算出基于每个参考智能终端的差异值r。
29、本方案中，通过预设的管理算法确定应用程序退出方案，具体包括：
30、预设除了目标应用程序之外有n个应用程序在开启状态；
31、从n个应用程序依次选择每个应用程序进行退出，并预测在剩余n-1个应用程序保持开启状态时当前智能设备的续航时长是否大于剩余时长，如果是，则标记此次选择的应用程序为已选定，并将此次选择的应用程序作为一种候选方案加入候选数据库；
32、从n个应用程序剔除标记已选定的应用程序，并从剩余的应用程序依次选择每2个应用程序进行退出，并预测在剩余n-2个应用程序保持开启状态时当前智能设备的的续航时长是否大于剩余时长，如果是，则标记此次选择的应用程序为已选定，并将此次选择的应用程序进行关联作为一种候选方案加入候选数据库；
33、按照上述方式将前i-1步标记已选定的应用程序剔除，并从剩余的应用程序依次选择每i个应用程序进行退出，并预测在剩余n-i个应用程序保持开启状态时当前智能设备的的续航时长是否大于剩余时长，如果是，则标记此次选择的应用程序为已选定，并将此次选择的应用程序进行关联作为一种候选方案加入候选数据库，直到前i-1步标记已选定的应用程序剔除后剩余的应用程序不足i个为止，其中，n为大于等于1的正整数，i为大于1且小于等于n的正整数；
34、对所述候选数据库中的候选方案按照预设的优选算法进行筛选，并选定最佳候选方案作为最终的应用程序退出方案。
35、本方案中，对候选数据库中的候选方案按照预设的优选算法进行筛选，并选定最佳候选方案作为最终的应用程序退出方案，具体包括：
36、分别获取在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能终端管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，通过电量续航预测模型预测当前智能终端在第一运行环境下的第一续航时长，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，在由电量续航预测模型预测出第一续航时长之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，对参考智能终端在历史时间的电池性能、外部环境参数进行特征计算，得到第一特征值；获取当前智能终端在当前时间的电池性能、外部环境参数，并进行特征计算，得到第二特征值；将每个参考智能终端的第一特征值分别与当前智能终端的第二特征值进行差异度计算，得到基于每个参考智能终端的差异值，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，通过预设的管理算法确定应用程序退出方案，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，对候选数据库中的候选方案按照预设的优选算法进行筛选，并选定最佳候选方案作为最终的应用程序退出方案，具体包括：p>
7.一种智能终端管理系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中包括一种智能终端管理方法程序，所述智能终端管理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种智能终端管理系统，其特征在于，通过电量续航预测模型预测当前智能终端在第一运行环境下的第一续航时长，具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种智能终端管理系统，其特征在于，在由电量续航预测模型预测出第一续航时长之后，所述智能终端管理方法程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括一种智能终端管理方法程序，所述智能终端管理方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的一种智能终端管理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能终端管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，通过电量续航预测模型预测当前智能终端在第一运行环境下的第一续航时长，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，在由电量续航预测模型预测出第一续航时长之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，对参考智能终端在历史时间的电池性能、外部环境参数进行特征计算，得到第一特征值；获取当前智能终端在当前时间的电池性能、外部环境参数，并进行特征计算，得到第二特征值；将每个参考智能终端的第一特征值分别与当前智能终端的第二特征值进行差异度计算，得到基于每个参考智能终端的差异值，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种智能终端管理方法，其特征在于，通过预设的管理算法确定应用程序退出方案，具体包括：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭书建，周博，谢辉，
申请(专利权)人：湖南晶讯光电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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