An adaptive power management tree learning methods to improve

本发明公开一种基于空闲时间长度学习树的电源管理预测方法，涉及网络技术，在现有的基于概率的自适应学习树结构基础上增加了空闲时间长度节点，以空闲时间长度值作为预测依据，并用其对应的低功耗状态控制空闲时间到来时设备进入的模式，同时在空闲时间结束时采用学习树中各种功耗状态的实际历史概率统计对该空闲时间长度预测值进行加权更新，采用“N进制”方法避免了学习树中历史路径的匹配过程。 本发明保证了设备空闲时间长度预测值具有较高的准确性，从而得到了更低的设备功耗损失，同时降低了自适应学习树预测和更新过程的复杂性。