1.一種電動船舶電池能耗預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的電動船舶電池能耗預測方法，其特征在于，所述獲取用于訓練模型的標準數據集，包括：
3.根據權利要求2所述的電動船舶電池能耗預測方法，其特征在于，所述對所述完整數據集進行局域均值分解處理，得到標準數據集，包括：
4.根據權利要求1所述的電動船舶電池能耗預測方法，其特征在于，所述初始預測模型包括輸入層、基于時間的序列劃分塊、儲備池時間差分處理結構、sigmoid激活函數、時間注意力機制模塊以及輸出層；
5.根據權利要求1所述的電動船舶電池能耗預測方法，其特征在于，所述基于粒子群算法和所述標準數據集對所述初始預測模型進行訓練，得到訓練好的電池能耗預測模型，包括：
6.根據權利要求5所述的電動船舶電池能耗預測方法，其特征在于，所述根據所述目標粒子群、所述損失函數、所述標準數據集以及所述參數組合方案對所述初始預測模型進行參數優化，得到待訓練預測模型，包括：
7.根據權利要求1所述的電動船舶電池能耗預測方法，其特征在于，所述硬件傳感器包括在所述待預測電動船舶側面部署的電磁流速傳感器以及在所述待預測電動船舶底部部署的壓力式水位計；
8.一種電動船舶電池能耗預測裝置，其特征在于，所述電動船舶電池能耗預測裝置包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括存儲器以及處理器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器運行所述計算機程序以使所述電子設備執行權利要求1至7中任一項所述的電動船舶電池能耗預測方法。
10.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質中存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被一處理器讀取并運行時，執行權利要求1至7中任一項所述的電動船舶電池能耗預測方法。