D题（文末获取完整版的）

题目三：新控制方法是否会让各利益相关者满意或优于当年实际记录的

水位?

解题思路

问题 3 要求我们理解控制算法对两座控制大坝流出量的敏感性，并利用 2017 年 的数据来验证新控制措施是否能为各方利益相关者带来满意或更优的水位控制  结果。这要求我们进行一系列的敏感性分析和模型验证工作。

步骤一：建立控制算法模型

首先，我们需要建立一个控制算法模型，该模型可以根据实时数据动态调整两座 控制大坝的流出量，以达到最优水位控制。

. 模型构建：利用基于规则的控制逻辑或机器学习方法，如强化学习，来设计控制算 法。

步骤二：进行敏感性分析

. 敏感性分析：分析控制算法对关键参数（如降水量、蒸发率、季节变化）的敏感性， 以及这些参数变化对大坝流出量调整策略的影响。

步骤三：利用 2017 年数据进行模型验证

. 模型验证：使用 2017 年的实际水位数据作为基准，验证控制算法的效果，并与实际 记录的水位进行比较分析。

步骤四：可视化分析

. 可视化：展示控制算法预测的水位与 2017 年实际记录水位的对比，以及敏感性分析 的结果。

Python 代码实现与可视化例程

以下是一个简化的示例，展示如何进行敏感性分析和模型验证的可视化。

假设我们已经有了一个基本的控制算法模型（这里使用简化的模拟数据进行展 示），我们将使用 2017 年的模拟数据来验证模型的效果，并进行敏感性分析。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 模拟 2017 年的实际水位数据（单位：米）actual_water_levels = np.random.normal(loc=180, scale=5, size=365)# 模拟控制算法预测的水位数据predicted_water_levels = actual_water_levels + np.random.normal(loc=0,scale=1, size=365)# 敏感性分析：假设降水量变化对水位的影响precipitation_change = np.linspace (-10, 10, 365)sensitivity_analysis = predicted_water_levels + 0.1 *precipitation_change# 可视化plt.figure (figsize= (14, 7))plt.plot(actual_water_levels, label= 'Actual Water Levels ', color= 'blue ',alpha=0.7)plt.plot(predicted_water_levels, label= 'Predicted Water Levels ',color= 'red ', alpha=0.7)plt.plot(sensitivity_analysis, label= 'Sensitivity Analysis ',color= 'green ', alpha=0.7, linestyle= '-- ')plt.xlabel( 'Day of the Year ')plt.ylabel( 'Water Level (m) ')plt.title ( 'Water Level Control Model Validation & Sensitivity Analysis(2017) ')plt.legend()plt.grid(True)plt.show ()