本公开属于电子设备应用，更具体地说，是涉及一种电量预测方法及装置、可穿戴设备、存储介质。
背景技术：
1、随着人工智能的快速发展，电子设备所具有的功能越来越多，随之而来的是其耗电速度也越来越快，用户对电子设备续航能力的关注度越来越高。目前已有的电子设备通常只能够预测设备剩余电量，粗略计算剩余电量的续航时间，而无法根据设备实际使用情况进行精准的电量预测，因此，亟需一种电量预测方案以解决上述问题。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种电量预测方法及装置、可穿戴设备、存储介质，以提高电子设备的电量预测准确度。
2、本公开实施例的第一方面，提供了一种电量预测方法，包括：
3、响应于目标电子设备处于第一工作模式，基于各个关联任务和第一映射关系预测目标电子设备的剩余电量，所述第一工作模式为目标电子设备的多个运行任务中关联任务的数量超过第一数量的工作模式，所述第一映射关系中包括各个关联任务和标准耗电量的映射关系；
4、响应于目标电子设备处于第二工作模式，基于各个运行任务和第二映射关系预测目标电子设备的剩余电量，所述第二工作模式为目标电子设备的多个运行任务中关联任务的数量未超过第一数量的工作模式，所述第二映射关系包括各个运行任务和标准耗电量的映射关系。
5、本公开实施例的第二方面，提供了一种电量预测装置，包括：
6、第一预测模块，用于响应于目标电子设备处于第一工作模式，基于各个关联任务和第一映射关系预测目标电子设备的剩余电量，所述第一工作模式为目标电子设备的多个运行任务中关联任务的数量超过第一数量的工作模式，所述第一映射关系中包括各个关联任务和标准耗电量的映射关系；
7、第二预测模块，用于响应于目标电子设备处于第二工作模式，基于各个运行任务和第二映射关系预测目标电子设备的剩余电量，所述第二工作模式为目标电子设备的多个运行任务中关联任务的数量未超过第一数量的工作模式，所述第二映射关系包括各个运行任务和标准耗电量的映射关系。
8、本公开实施例的第三方面，提供了一种可穿戴设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的电量预测方法的步骤。
9、本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的电量预测方法的步骤。
10、本公开实施例提供的电量预测方法及装置、可穿戴设备、存储介质的有益效果在于：
11、第一，本公开实施例能够设置不同的工作模式，对电子设备的耗电量进行分别预测，更加适用于实际的使用情况，还能根据不同的工作模式对不同的耗电任务进行分类，提高对电子设备不同运行任务的耗电判断力，从而更加精准地进行电量预测。
12、第二，本公开实施例能够在电子设备处于不同的工作模式时，对其所运行的不同类别任务数量和耗电能力进行计算，从而对电子设备的实际耗电量和剩余电量进行精准预测，提高对电子设备电量预测的精确度。
1.一种电量预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的电量预测方法，其特征在于，所述基于各个关联任务和第一映射关系预测目标电子设备的剩余电量，包括：
3.如权利要求2所述的电量预测方法，其特征在于，所述确定多个关联任务组，包括：
4.如权利要求1所述的电量预测方法，其特征在于，所述基于各个运行任务和第二映射关系预测目标电子设备的剩余电量，包括：
5.如权利要求4所述的电量预测方法，其特征在于，所述基于目标电子设备的总电量、各个运行任务的耗电权重和第二映射关系计算目标电子设备的剩余电量，包括：
6.如权利要求1所述的电量预测方法，其特征在于，还包括：
7.如权利要求1所述的电量预测方法，其特征在于，还包括：
8.一种电量预测装置，其特征在于，包括：
9.一种可穿戴设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
