• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    氧樂(lè)果合成過(guò)程的PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)建模方法

    2011-12-02 03:26:42馮冬青楊書顯
    關(guān)鍵詞:樂(lè)果反應(yīng)釜閾值

    馮冬青,楊書顯

    (鄭州大學(xué) 電氣工程學(xué)院 河南 鄭州 450001)

    氧樂(lè)果合成過(guò)程的PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)建模方法

    馮冬青,楊書顯

    (鄭州大學(xué) 電氣工程學(xué)院 河南 鄭州 450001)

    為了提高模型效率,更好地反映實(shí)際系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,根據(jù)氧樂(lè)果合成過(guò)程特點(diǎn)確定了PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).采用慣性權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整的粒子群算法進(jìn)行初始尋優(yōu),并基于改進(jìn)的BP算法對(duì)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)權(quán)閾值進(jìn)一步精確優(yōu)化,建立了氧樂(lè)果合成過(guò)程的PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)模型.仿真結(jié)果表明,所建模型誤差小、收斂速度快、網(wǎng)絡(luò)泛化能力強(qiáng),能更好地反映實(shí)際對(duì)象特點(diǎn).

    粒子群算法; 回歸BP網(wǎng)絡(luò); 氧樂(lè)果合成; 溫度對(duì)象

    0 引言

    氧樂(lè)果是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中廣泛使用的一種農(nóng)藥,其質(zhì)量的優(yōu)劣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有很大的影響,為其生產(chǎn)過(guò)程建立較為精確的數(shù)學(xué)模型,將有利于改善控制效果,提高產(chǎn)品質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)效益.氧樂(lè)果合成過(guò)程是典型的間歇生產(chǎn)過(guò)程,反應(yīng)釜溫度對(duì)象具有多變量、非線性、時(shí)變、分布復(fù)雜等特點(diǎn),因此利用傳統(tǒng)方法建模非常困難.

    以往的氧樂(lè)果合成過(guò)程建模研究中,曾在BP網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加上TDL環(huán)節(jié),建立了回歸網(wǎng)絡(luò)模型,采用BP算法進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練[1-2].文[3]基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化取得了較好效果,但仍避免不了一些缺點(diǎn).粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法采用速度位移模式[4-5],保留全局搜索策略,概念簡(jiǎn)單,具有計(jì)算復(fù)雜度低、收斂速度快,僅有少量參數(shù)需要調(diào)整,操作簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),作為一種全局優(yōu)化算法為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問(wèn)題提供了便捷高效的解決方法,并已在實(shí)際問(wèn)題的應(yīng)用中顯示出極大的優(yōu)越性[6-7].本文將粒子群優(yōu)化算法與回歸BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,建立氧樂(lè)果合成過(guò)程的PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)模型,并用歷史數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,結(jié)果表明所建模型誤差小、網(wǎng)絡(luò)泛化能力強(qiáng).

    1 氧樂(lè)果合成過(guò)程特性分析

    氧樂(lè)果合成反應(yīng)是一個(gè)劇烈的放熱反應(yīng),反應(yīng)物是一甲胺和精酯,反應(yīng)產(chǎn)物是氧樂(lè)果粗原油,反應(yīng)設(shè)備主要包括計(jì)量罐、反應(yīng)釜、冷卻系統(tǒng)等.氧樂(lè)果的合成反應(yīng)過(guò)程對(duì)溫度和一甲胺投料速度均有較高的要求.

    生產(chǎn)過(guò)程中通常先將精酯裝入外壁纏有冷卻鹽水管道的反應(yīng)釜中,將其冷卻到-20 ℃以下,之后計(jì)量罐中的一甲胺開(kāi)始滴注到反應(yīng)釜內(nèi)并進(jìn)行均勻攪拌,在冷卻系統(tǒng)的作用下實(shí)現(xiàn)合成反應(yīng).反應(yīng)初期由于反應(yīng)釜中精酯含量較高,投入的一甲胺還比較少,所以反應(yīng)產(chǎn)生的熱量很快被吸收,溫升較慢.隨著一甲胺投入量的增加,反應(yīng)釜溫度開(kāi)始迅速攀升,此時(shí)要減小一甲胺流量,抑制合成反應(yīng)的放熱量和放熱速度,從而使反應(yīng)溫度的上升趨勢(shì)放緩,防止由于溫升速率過(guò)高造成溫度超標(biāo).當(dāng)反應(yīng)釜溫度上升到-14~-12 ℃時(shí),應(yīng)當(dāng)保持適當(dāng)?shù)耐读纤俣龋瓜到y(tǒng)處于熱平衡狀態(tài),反應(yīng)溫度在小范圍內(nèi)變化.當(dāng)一甲胺的剩余量較少時(shí),由于反應(yīng)釜內(nèi)的精酯大部分已經(jīng)被消耗掉,反應(yīng)釜溫度不會(huì)快速攀升,在溫度不超過(guò)-12 ℃的前提下盡快完成一甲胺投料.

    該反應(yīng)過(guò)程受到很多干擾因素的影響,具有多變量特性.其中一甲胺流量、反應(yīng)進(jìn)行時(shí)間、冷卻鹽水溫度、一甲胺累積投料量對(duì)反應(yīng)釜溫度的影響較為顯著.此外,精酯含量、一甲胺含量、冷卻系統(tǒng)熱交換的好壞等對(duì)反應(yīng)釜溫度也有一定的影響.通過(guò)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的特性分析知道該反應(yīng)過(guò)程還具有明顯的非線性和時(shí)變特性.針對(duì)此類復(fù)雜系統(tǒng),無(wú)法采用傳統(tǒng)方法建立精確的模型,因此有必要研究智能建模方法.

    2 氧樂(lè)果合成過(guò)程建模

    近年來(lái)動(dòng)態(tài)回歸網(wǎng)絡(luò)受到了人們的普遍關(guān)注,回歸網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)最顯著特點(diǎn)就是它的輸出端信號(hào)通過(guò)延時(shí)環(huán)節(jié)或者一階慣性環(huán)節(jié)的反饋機(jī)構(gòu)連接到輸入端.其代表是Hopfield網(wǎng)絡(luò)和Elman網(wǎng)絡(luò),此類網(wǎng)絡(luò)在建立動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型方面有其長(zhǎng)處,但同時(shí)應(yīng)指出它采用的是動(dòng)態(tài)反傳算法,其運(yùn)算量比靜態(tài)BP算法大得多.因此,一些研究者嘗試將BP算法中采用的梯度下降法推廣到回歸網(wǎng)絡(luò)中,由此產(chǎn)生了回歸BP網(wǎng)絡(luò).

    氧樂(lè)果生產(chǎn)過(guò)程中的溫度是每隔一分鐘采樣一次,前一分鐘的溫度對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的溫度可能產(chǎn)生重大影響.所以我們要采用回歸BP網(wǎng)絡(luò),將溫度輸出變量延時(shí)一拍作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)輸入,使網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具有前饋和反饋機(jī)制,可以充分利用輸入輸出數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)信息,使其一開(kāi)始就能夠跟蹤對(duì)象的特性,以期獲得更為精確的溫度對(duì)象模型.

    2.1確定回歸BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

    影響反應(yīng)釜溫度的主要因素有4種,它們之間關(guān)系可以表示為

    Tfyf=f(Fyja,Tlqs,sumyja,tfy),

    (1)

    其中,F(xiàn)yja為一甲胺流量;Tlqs為冷卻鹽水的溫度;sumyja為一甲胺的總投料量;tfy為反應(yīng)進(jìn)行時(shí)間.

    那么,網(wǎng)絡(luò)的輸入變量就為影響反應(yīng)釜溫度的4個(gè)主要因素及反應(yīng)釜前一時(shí)刻的溫度Tfyf(t-1);輸出變量為反應(yīng)釜溫度Tfyf;網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)先由經(jīng)驗(yàn)公式確定為12個(gè),后經(jīng)試驗(yàn)方法驗(yàn)證12個(gè)較為理想.故本文采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就為5×12×1,輸入層為5維的輸入向量和一個(gè)閾值結(jié)點(diǎn),該閾值的存在保證了網(wǎng)絡(luò)的收斂特性.中間層有12個(gè)神經(jīng)元和一個(gè)閾值結(jié)點(diǎn),輸出層只有一個(gè)神經(jīng)元,為反應(yīng)釜溫度輸出.相鄰兩層神經(jīng)元之間以全連接的方式相連.

    2.2優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的PSO算法

    對(duì)BP模型的初始權(quán)閾值先采用一定的策略進(jìn)行優(yōu)化,然后再采用BP算法進(jìn)行二次優(yōu)化確定最終權(quán)閾值可以提高模型的運(yùn)行效率[8].PSO算法的特點(diǎn)使其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方面已獲得較為廣泛的應(yīng)用[9-10].

    楊偉東畢業(yè)于位于江蘇南京的河海大學(xué)中文系,并不出眾的學(xué)歷,加上又是在海歸遠(yuǎn)“吃香”于土鱉的外企,他還是在2009年到2011年,從一名普通職員一路升到了諾基亞大中國(guó)區(qū)市場(chǎng)營(yíng)銷總監(jiān)。之后,楊偉東等人創(chuàng)立了麥特文化,一只腳踏進(jìn)了文娛圈。

    PSO算法是基于群體的,最初是為了在二維空間圖形化模擬鳥(niǎo)群優(yōu)美而不可預(yù)測(cè)的運(yùn)動(dòng)[11],從這種模型中得到啟發(fā)并用于解決優(yōu)化問(wèn)題,后來(lái)將其推廣到D維空間.每個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的解就是搜索空間中的一只鳥(niǎo),鳥(niǎo)被抽象為沒(méi)有質(zhì)量和體積的微粒點(diǎn),鳥(niǎo)在搜索空間中以一定的速度飛行,這個(gè)速度根據(jù)它本身的飛行經(jīng)驗(yàn)和同伴的飛行經(jīng)驗(yàn)來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整.第i個(gè)微粒在D維空間的位置矢量表示為xi(xi1,xi2,…,xiD)T,速度矢量表示為vi=(vi1,vi2,…,viD)T.每個(gè)粒子都有一個(gè)被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)值,它經(jīng)歷過(guò)的最好位置(有最好的適應(yīng)值)記為pi=(pil,pi2,…,piD),也稱為pbest,這個(gè)可看作粒子本身的飛行經(jīng)驗(yàn).群體所有微粒經(jīng)歷過(guò)的最好位置用Pg表示,也稱為gbest,這個(gè)可看作是粒子同伴的飛行經(jīng)驗(yàn).PSO算法是一種基于迭代的優(yōu)化工具,對(duì)于每一代,它的第d維(1≤d≤D)根據(jù)方程(2)、(3)進(jìn)行變化:

    vid(t+1)=w(t)×vid(t)+c1×r1×(pid(t)-xid(t))+c2×r2×(pgd(t)-xid(t)),

    (2)

    xid(t+1)=xid(t)+vid(t+1).

    (3)

    其中,i=1,2,…,M,M為該群體中粒子總數(shù);d=1,2,…,D,D為解空間維數(shù),即自變量的個(gè)數(shù);w為慣性權(quán)重函數(shù),通常在進(jìn)化過(guò)程中線性遞減;t為進(jìn)化代數(shù);c1和c2為位移變化的限定因子,通常為2;r1和r2為兩個(gè)在[0,1]范圍里變化的隨機(jī)值.此外,微粒的速度vi被一個(gè)最大速度vmax所限制,控制粒子的位移不至過(guò)大,如果當(dāng)前對(duì)微粒的加速導(dǎo)致它在某維的速度vid超過(guò)該維的最大速度vmax,d,則該維的速度被限制為最大速度vmax,d.迭代終止條件一般選為最大迭代次數(shù)或滿足較好的適應(yīng)值.

    2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理

    從現(xiàn)場(chǎng)采集的歷史數(shù)據(jù)中取出4組,其中Fyja,T1qs和Tfyf是可以直接測(cè)量的數(shù)據(jù);sumyja可由計(jì)量罐液位計(jì)算得到,反應(yīng)時(shí)間tfy由反應(yīng)時(shí)刻t計(jì)算得到.因?yàn)檩斎胼敵鰯?shù)據(jù)存在測(cè)量噪聲,系統(tǒng)本身也存在動(dòng)態(tài)干擾,故在系統(tǒng)辨識(shí)之前有必要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理.首先應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壞值剔除,消除粗差;其次將數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)誤差與系統(tǒng)誤差預(yù)處理;最后按(4)式進(jìn)行歸一化處理.

    (4)

    式中y,y′分別為歸一化前后的數(shù)據(jù),ymin,ymax分別是所有采樣數(shù)據(jù)中的最小值和最大值.

    將歸一化后的數(shù)據(jù)取3組作為訓(xùn)練樣本,另一組作為測(cè)試樣本.其中Fyja,T1qs,sumyja,tfy,Tfyf構(gòu)成輸入矩陣P,反應(yīng)釜溫度構(gòu)成目標(biāo)矩陣Q.

    基于PSO算法的優(yōu)點(diǎn),將其與BP算法結(jié)合起來(lái)形成混合算法,對(duì)回歸BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)閾值進(jìn)行優(yōu)化.首先我們根據(jù)已確定好的回歸BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)計(jì)算粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維數(shù);然后將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全體權(quán)值和閾值向量映射為粒子群搜索空間中的位置元素;其次采用粒子群算法尋找模型的初始權(quán)值與閾值;最后再采用改進(jìn)的BP算法訓(xùn)練經(jīng)過(guò)粒子群算法尋優(yōu)的初始權(quán)值與閾值,得到最終模型.

    建模過(guò)程用matlab程序?qū)崿F(xiàn),具體流程如下:

    Step1根據(jù)已確定好的回歸BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)5×12×1,計(jì)算粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維數(shù)n=(5+1)×12+(12+1)×1=85.

    Step2確定粒子群規(guī)模及迭代次數(shù).對(duì)于粒子個(gè)數(shù)m,通常在10~50之間取值,文中取為40.將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全體權(quán)值和閾值向量映射為粒子群搜索空間中的位置元素,則粒子搜索空間的維數(shù)即為85.迭代次數(shù)Tmax=150.

    Step3慣性因子w的設(shè)置.慣性權(quán)重用來(lái)控制粒子以前速度對(duì)當(dāng)前速度的影響,它將影響粒子的全局搜索能力和局部搜索能力,較大的w有利于跳出局部極小點(diǎn),較小的w有利于算法收斂.但由PSO微粒的搜索特征不難發(fā)現(xiàn)[12],線性減小策略中w保持較大值和較小值的時(shí)間都很短,不能很好滿足開(kāi)始搜索速度快些、搜索后期速度慢些的要求.本文w采取(5)式按余弦規(guī)律遞減的策略,使w由0.9動(dòng)態(tài)遞減至0.1.

    (5)

    式中,Tmax為最大迭代次數(shù);t為當(dāng)前迭代次數(shù);wmax=0.9;wmin=0.1.

    Step4確定適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù).文中適應(yīng)度函數(shù)取為訓(xùn)練均方誤差函數(shù),

    (6)

    Step5速度與位置初始化[13].隨機(jī)生成m個(gè)個(gè)體,每個(gè)個(gè)體由兩部分組成,第一部分為粒子的速度矩陣,第二部分代表粒子的位置矩陣.由于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值一般初始化為[-1,1] 之間的隨機(jī)數(shù),故將粒子群中每個(gè)粒子位置參數(shù)均取為[-1,1]之間的隨機(jī)數(shù)作為PSO 算法的初始解集.

    Step6輸入訓(xùn)練樣本的輸入矩陣和目標(biāo)矩陣,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出,并根據(jù)(6)式評(píng)價(jià)每個(gè)粒子在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本下的適應(yīng)度.

    Step7進(jìn)行極值更新.比較每個(gè)粒子的適應(yīng)值和pbest,若粒子當(dāng)前適應(yīng)度優(yōu)于pbest,pbest被當(dāng)前位置替換;若所有粒子的當(dāng)前最優(yōu)適應(yīng)值優(yōu)于gbest,gbest被當(dāng)前最優(yōu)位置替換.

    Step8根據(jù)(2)、(3)和(5)式進(jìn)行粒子速度和位置的更新,即調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值.

    Step9檢驗(yàn)是否符合結(jié)束條件,如果當(dāng)前的迭代次數(shù)達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的最大次數(shù)(文中設(shè)為150次)或達(dá)到最小誤差要求,則停止迭代,轉(zhuǎn)Step10,否則返回Step6繼續(xù)進(jìn)行迭代.

    Step10算法停止迭代時(shí),Pg對(duì)應(yīng)的值即為訓(xùn)練問(wèn)題的最優(yōu)解,即回歸BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值.

    Step11回歸BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中隱含層傳輸函數(shù)取為“tansig”,輸出層傳輸函數(shù)取為“l(fā)ogsig”;網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)誤差取為0.000 1.將Step10得到的最優(yōu)解代入回歸BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,采用改進(jìn)的BP算法(添加動(dòng)量項(xiàng)與自適應(yīng)學(xué)習(xí)率相結(jié)合)進(jìn)行二次訓(xùn)練學(xué)習(xí),最終形成所需的對(duì)象模型.

    3 模型驗(yàn)證與分析

    保存得到的最終對(duì)象模型,取出測(cè)試樣本(與訓(xùn)練樣本經(jīng)過(guò)相同預(yù)處理)對(duì)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證.為對(duì)比起見(jiàn),我們也建立了BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果如圖1和圖2所示.從圖中可以看出,BP網(wǎng)絡(luò)模型誤差較大,通過(guò)計(jì)算得到BP網(wǎng)絡(luò)模型最大誤差高達(dá)12.4% .這些誤差比較大的點(diǎn)出現(xiàn)在合成反應(yīng)的溫度上升階段,這個(gè)階段合成反應(yīng)的總體放熱效果開(kāi)始超過(guò)系統(tǒng)的冷卻效果,系統(tǒng)的熱平衡被打破,反應(yīng)溫度開(kāi)始快速增長(zhǎng).而PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)具有反饋機(jī)制,充分利用了輸入輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,較好地跟蹤對(duì)象特性,尤其是在溫度上升階段誤差明顯減小,更好地模擬了溫度過(guò)程的變化,曲線擬合精度更高,最大誤差只有4.9%,最小誤差還不足0.03%.

    圖3所示為PSO尋找回歸BP網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的最優(yōu)適應(yīng)度變化曲線,由圖可知經(jīng)過(guò)100余次迭代粒子群算法已找到初步最優(yōu)解,在此基礎(chǔ)上采用改進(jìn)的BP算法繼續(xù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,只用9步就達(dá)到了訓(xùn)練目標(biāo),網(wǎng)絡(luò)收斂很快,訓(xùn)練誤差曲線如圖4所示,而單獨(dú)采用改進(jìn)的BP算法經(jīng)過(guò)2 000余次迭代還遠(yuǎn)達(dá)不到訓(xùn)練目標(biāo).這主要是由于PSO算法通過(guò)動(dòng)態(tài)遞減的慣性權(quán)重協(xié)調(diào)了全局搜索與局部搜索,既能以較大的概率保證最優(yōu)解,克服BP算法局部最優(yōu)的缺陷,又可以提高局部區(qū)域的收斂速度,避免在局部區(qū)域搜索過(guò)程中的收斂停滯現(xiàn)象.

    圖1 基于BP網(wǎng)絡(luò)的溫度輸出驗(yàn)證曲線Fig.1 Verifying curve of temperature output based on BP network

    圖2 PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)的溫度輸出驗(yàn)證曲線Fig.2 Verifying curve of temperature network output of PSO-recurrent BP network

    圖3 PSO最優(yōu)適應(yīng)度曲線Fig.3 Curve of fitness of PSO

    圖4 PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線Fig.4 Curve of training error of PSO-recurrent BP network

    4 結(jié)論

    PSO優(yōu)化算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練操作簡(jiǎn)單,計(jì)算復(fù)雜度低,它能有效地搜索到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值和最佳閾值,而回歸網(wǎng)絡(luò)能更好地體現(xiàn)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性.本文將二者相結(jié)合,建立了氧樂(lè)果合成過(guò)程溫度對(duì)象的PSO-回歸BP網(wǎng)絡(luò)模型,仿真結(jié)果表明該模型結(jié)合了粒子群算法的全局尋優(yōu)能力和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的局部搜索優(yōu)勢(shì),更體現(xiàn)了實(shí)際系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能,較真實(shí)地反映了氧樂(lè)果合成反應(yīng)的溫度特性,具有較高的精度、較好的性能,可以用來(lái)研究氧樂(lè)果合成過(guò)程溫度自動(dòng)控制系統(tǒng)的優(yōu)化控制算法,為實(shí)現(xiàn)綜合優(yōu)化控制提供有力的依據(jù).

    [1] Yang J M, Kao C Y.A robust evolutionary algorithm for training neural networks[J].Neural Computing and Application,2001,10(3):214-230.

    [2] 馮冬青,張新征,費(fèi)敏銳.基于回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氧樂(lè)果合成過(guò)程建模與仿真[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2005,17(6):1522-1524.

    [3] 王曉沛.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法研究[D].鄭州:鄭州大學(xué),2007.

    [4] Yang Shuxia.Neural network forecast under the organic hybrid model of genetic algorithm and particle swarm algorithm[C]//Proceedings of the 2008 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition.Hong Kong, 2008:30-31.

    [5] AlRashidi M R, El-Hawary M E.A survey of particle swarm optimization applications in electric power systems[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2009,13(4):913-918.

    [6] 田麗,夏新運(yùn),蔣慧,等.基于PSO-BP混合算法的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].自動(dòng)化與儀器儀表,2009(2):40-41.

    [7] 孫世昶,劉洪波,林鴻飛,等.一種離散粒子群算法在對(duì)等網(wǎng)絡(luò)鄰接選擇問(wèn)題中的應(yīng)用[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2009,41(1):86-89.

    [8] 岳琳,張宏偉,王亮.粒子群優(yōu)化算法在城市需水量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]天津大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2007,40(6):742-746.

    [9] 梁本亮, 王增忠, 孫富學(xué).基于PSO的結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)應(yīng)用研究[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2006,38(4):93-97.

    [10] 楊光友,劉瓊.前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粒子群優(yōu)化學(xué)習(xí)算法研究[J].廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2008,26(3):151-156.

    [11] Kennedy J, Eberhart R C.Particle swarm optimization [C]//IEEE International Conference on Neural Networks. Piscataway, 1995:1942-1948.

    [12] 陳國(guó)初,俞金壽.增強(qiáng)型微粒群優(yōu)化算法及其在軟測(cè)量中的應(yīng)用[J].控制與決策:2005,20(4):377-381.

    [13] 王海軍,白玫,賈兆立,等.基于粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期貨價(jià)格預(yù)測(cè)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2009,30(10):2428-2430.

    ModelingMethodofPSO-recurrentBPNetworkforOmethoateSynthesisProcess

    FENG Dong-qing, YANG Shu-xian

    (SchoolofElectricalEngineering,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001,China)

    In order to improve the model efficiency and show dynamic characteristic of the system, the modeling method of PSO-recurrent BP network for omethoate synthesis process was studied.Firstly, the structure of PSO-recurrent BP network was determined according to the features of the object.Secondly, PSO algorithm was used to optimize the weight and threshold of BP neural network.Finally, the improved BP algorithm was used to train the pre-optimized weight and threshold for getting further accurate parameters of the model.The simulation results showed that this model not only had small error, fast convergence speed and strong ability of network generalization, but also show characteristics of the actual object well.

    PSO algorithm; recurrent BP neural network; omethoate synthesis; temperature object

    TP 391.9

    A

    1671-6841(2011)03-0113-05

    2010-05-12

    國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目,編號(hào)60774059.

    馮冬青(1958-),男,教授,主要從事智能控制理論與應(yīng)用研究,E-mail:dqfeng@zzu.edu.cn;通訊作者:楊書顯(1983-),女,碩士研究生, 主要從事智能控制理論與應(yīng)用研究.

    猜你喜歡
    樂(lè)果反應(yīng)釜閾值
    貴溪冶煉廠臥式反應(yīng)釜自動(dòng)控制方法的研究
    可樂(lè)果,尼日爾的快樂(lè)果
    小波閾值去噪在深小孔鉆削聲發(fā)射信號(hào)處理中的應(yīng)用
    基于自適應(yīng)閾值和連通域的隧道裂縫提取
    改進(jìn)PID在反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
    對(duì)于反應(yīng)釜機(jī)械密封失效與改造的分析
    比值遙感蝕變信息提取及閾值確定(插圖)
    河北遙感(2017年2期)2017-08-07 14:49:00
    神奇美味可樂(lè)果
    秘密
    清明(2016年6期)2016-12-17 15:35:25
    室內(nèi)表面平均氡析出率閾值探討
    91精品伊人久久大香线蕉| 91在线精品国自产拍蜜月| 国产在视频线精品| 免费黄网站久久成人精品| 国产毛片在线视频| 国产精品无大码| 日韩av免费高清视频| 好男人视频免费观看在线| 极品教师在线视频| 高清视频免费观看一区二区| freevideosex欧美| 一级毛片电影观看| 国产视频内射| 国产伦在线观看视频一区| 国产乱人视频| 我要看日韩黄色一级片| 欧美xxxx性猛交bbbb| 日本欧美视频一区| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 在线观看三级黄色| 在线 av 中文字幕| 午夜视频国产福利| 免费人妻精品一区二区三区视频| 一级毛片久久久久久久久女| 特大巨黑吊av在线直播| 久久久久久久久久久免费av| 一级毛片 在线播放| 久久6这里有精品| 欧美丝袜亚洲另类| 在线播放无遮挡| 亚洲av日韩在线播放| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 嘟嘟电影网在线观看| 国产久久久一区二区三区| 99热这里只有精品一区| 亚洲精品一区蜜桃| 久久久久久人妻| 内地一区二区视频在线| 亚洲精品国产av蜜桃| 妹子高潮喷水视频| 日本黄色片子视频| 超碰97精品在线观看| 如何舔出高潮| 免费看日本二区| 婷婷色av中文字幕| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 国产91av在线免费观看| 国产淫语在线视频| 91久久精品电影网| 久久久久人妻精品一区果冻| 极品教师在线视频| 国产精品一区二区在线观看99| 99热国产这里只有精品6| 最近中文字幕高清免费大全6| 超碰97精品在线观看| 亚洲久久久国产精品| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲国产最新在线播放| 精品久久久噜噜| 日本-黄色视频高清免费观看| 最近最新中文字幕免费大全7| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| av线在线观看网站| 亚洲欧美精品自产自拍| 国产视频首页在线观看| 国产av国产精品国产| 日本黄色片子视频| 黄色配什么色好看| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 一本久久精品| 少妇精品久久久久久久| 精品人妻偷拍中文字幕| a级毛片免费高清观看在线播放| 日韩 亚洲 欧美在线| a级一级毛片免费在线观看| 久久热精品热| 日本av手机在线免费观看| 男人狂女人下面高潮的视频| 欧美最新免费一区二区三区| 国产男人的电影天堂91| av在线播放精品| 大片免费播放器 马上看| 91久久精品电影网| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 少妇被粗大猛烈的视频| 丰满乱子伦码专区| 极品教师在线视频| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 黑人猛操日本美女一级片| 久久精品夜色国产| 91精品一卡2卡3卡4卡| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 精品少妇久久久久久888优播| 久久99热6这里只有精品| 麻豆成人av视频| 久久国产乱子免费精品| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 亚洲人成网站高清观看| 日韩欧美 国产精品| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产精品一二三区在线看| 欧美+日韩+精品| 久久久久精品久久久久真实原创| 春色校园在线视频观看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 亚洲真实伦在线观看| 免费大片18禁| 老熟女久久久| 男的添女的下面高潮视频| 日韩强制内射视频| 亚洲人成网站在线播| av福利片在线观看| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 在线免费观看不下载黄p国产| 中文资源天堂在线| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 亚洲综合精品二区| 日韩在线高清观看一区二区三区| 亚洲美女视频黄频| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 中文字幕免费在线视频6| 夫妻性生交免费视频一级片| 精品久久国产蜜桃| 久久久久久久国产电影| 寂寞人妻少妇视频99o| 国产精品欧美亚洲77777| 三级国产精品片| 免费看光身美女| 最黄视频免费看| 好男人视频免费观看在线| 精品久久久噜噜| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 精品久久久久久久末码| 免费人成在线观看视频色| 蜜臀久久99精品久久宅男| 国产高清有码在线观看视频| 欧美97在线视频| 国产亚洲5aaaaa淫片| 亚洲色图综合在线观看| 美女中出高潮动态图| 午夜福利在线在线| 最后的刺客免费高清国语| 青春草视频在线免费观看| 日日啪夜夜撸| 午夜老司机福利剧场| 日韩视频在线欧美| 国产精品国产三级专区第一集| 久久97久久精品| 精品亚洲成a人片在线观看 | 久久精品国产a三级三级三级| 亚洲国产高清在线一区二区三| 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲人成网站在线播| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 国产精品人妻久久久影院| 狂野欧美激情性bbbbbb| h日本视频在线播放| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 久久av网站| 亚洲av成人精品一二三区| 国产在视频线精品| 国产毛片在线视频| 啦啦啦在线观看免费高清www| 国产中年淑女户外野战色| 国产在线视频一区二区| 一边亲一边摸免费视频| 成年av动漫网址| 男女免费视频国产| 国产免费视频播放在线视频| 国产欧美日韩精品一区二区| 少妇被粗大猛烈的视频| 女性被躁到高潮视频| 高清视频免费观看一区二区| 国产成人精品婷婷| 亚洲人成网站在线播| 高清黄色对白视频在线免费看 | 国产精品伦人一区二区| 精品国产露脸久久av麻豆| 多毛熟女@视频| 中文字幕亚洲精品专区| 亚洲一区二区三区欧美精品| 国模一区二区三区四区视频| 国产成人一区二区在线| 亚洲内射少妇av| 欧美 日韩 精品 国产| 国产有黄有色有爽视频| 舔av片在线| 亚洲av在线观看美女高潮| 精品人妻偷拍中文字幕| 一本久久精品| 国产成人精品福利久久| 国产亚洲欧美精品永久| 超碰97精品在线观看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 舔av片在线| av在线app专区| 日韩一本色道免费dvd| 在线观看免费高清a一片| 日韩电影二区| 美女国产视频在线观看| 国产精品久久久久久久久免| 久久热精品热| 最近手机中文字幕大全| 亚洲国产日韩一区二区| 搡老乐熟女国产| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 日本av免费视频播放| 老司机影院成人| 18+在线观看网站| 精品一区二区免费观看| 久久久久性生活片| 99精国产麻豆久久婷婷| 一级二级三级毛片免费看| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产爱豆传媒在线观看| 亚洲欧美清纯卡通| 国产在线免费精品| 99九九线精品视频在线观看视频| 联通29元200g的流量卡| 七月丁香在线播放| 18禁动态无遮挡网站| 91久久精品电影网| 免费观看的影片在线观看| 内射极品少妇av片p| 亚洲精品乱久久久久久| 性色av一级| kizo精华| 我的老师免费观看完整版| 婷婷色麻豆天堂久久| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 99热这里只有是精品在线观看| 夫妻性生交免费视频一级片| 日本av手机在线免费观看| 成人综合一区亚洲| 亚洲国产精品专区欧美| 国产v大片淫在线免费观看| 欧美精品一区二区大全| 一区二区三区乱码不卡18| 国产精品人妻久久久久久| 亚洲欧洲国产日韩| 亚洲成人一二三区av| 日本黄大片高清| 国产成人免费无遮挡视频| 精品视频人人做人人爽| 97超视频在线观看视频| 亚洲图色成人| 26uuu在线亚洲综合色| 国产黄色视频一区二区在线观看| 亚洲国产高清在线一区二区三| 最近中文字幕高清免费大全6| 一级毛片aaaaaa免费看小| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 亚洲人与动物交配视频| 身体一侧抽搐| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 久久国内精品自在自线图片| 国产黄片美女视频| 亚洲精品国产色婷婷电影| 妹子高潮喷水视频| 观看美女的网站| 午夜福利视频精品| 国产精品久久久久久精品古装| 岛国毛片在线播放| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 黑人高潮一二区| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 国产v大片淫在线免费观看| av专区在线播放| 久久人妻熟女aⅴ| 亚洲av.av天堂| av国产精品久久久久影院| 久久精品国产亚洲网站| 99热这里只有是精品50| 大话2 男鬼变身卡| 搡女人真爽免费视频火全软件| 欧美性感艳星| 欧美3d第一页| av视频免费观看在线观看| 国产免费一级a男人的天堂| 久久99热这里只频精品6学生| 国产欧美日韩精品一区二区| 亚洲av福利一区| 内地一区二区视频在线| 看非洲黑人一级黄片| 韩国av在线不卡| 永久免费av网站大全| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 亚洲久久久国产精品| 欧美国产精品一级二级三级 | 在线精品无人区一区二区三 | 免费黄网站久久成人精品| 在线观看av片永久免费下载| 国精品久久久久久国模美| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 蜜臀久久99精品久久宅男| 男人爽女人下面视频在线观看| 最近中文字幕2019免费版| 日本爱情动作片www.在线观看| 成人午夜精彩视频在线观看| 2018国产大陆天天弄谢| 精品视频人人做人人爽| 2018国产大陆天天弄谢| 国产淫语在线视频| 国产精品免费大片| 一级毛片aaaaaa免费看小| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 国产 一区精品| 国产美女午夜福利| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 国产精品嫩草影院av在线观看| 老司机影院毛片| 91在线精品国自产拍蜜月| 亚洲无线观看免费| 偷拍熟女少妇极品色| 国产伦精品一区二区三区四那| av又黄又爽大尺度在线免费看| 久久精品国产亚洲av天美| 亚洲精品日韩av片在线观看| 免费看日本二区| 国产精品偷伦视频观看了| 秋霞在线观看毛片| 久久99精品国语久久久| 熟女人妻精品中文字幕| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 在线 av 中文字幕| 交换朋友夫妻互换小说| av女优亚洲男人天堂| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 最近手机中文字幕大全| 久久人妻熟女aⅴ| 插阴视频在线观看视频| av.在线天堂| 亚洲va在线va天堂va国产| av福利片在线观看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 免费av不卡在线播放| 一区二区三区四区激情视频| www.av在线官网国产| 日本爱情动作片www.在线观看| 亚洲性久久影院| 亚洲国产精品一区三区| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 在线观看国产h片| a级一级毛片免费在线观看| 高清av免费在线| 又爽又黄a免费视频| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 久久久久久伊人网av| 亚洲伊人久久精品综合| 午夜老司机福利剧场| 日日啪夜夜爽| 永久免费av网站大全| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 在线免费十八禁| 国产精品人妻久久久久久| 国产精品av视频在线免费观看| 高清欧美精品videossex| 欧美人与善性xxx| 日本wwww免费看| 最近2019中文字幕mv第一页| 内射极品少妇av片p| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 久久久久网色| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 国产视频首页在线观看| 亚洲精品国产av蜜桃| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 久久久国产一区二区| 国产大屁股一区二区在线视频| 深夜a级毛片| 成人无遮挡网站| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 人妻系列 视频| 岛国毛片在线播放| 高清日韩中文字幕在线| 久久久色成人| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 亚洲av.av天堂| 国产中年淑女户外野战色| 老司机影院毛片| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 纯流量卡能插随身wifi吗| 亚洲欧美精品自产自拍| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜 | 少妇的逼水好多| 欧美bdsm另类| 久久久久精品性色| 久久久久久久久久久免费av| 国产亚洲最大av| 亚洲国产最新在线播放| 亚洲综合精品二区| 精品视频人人做人人爽| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 国产中年淑女户外野战色| 国产黄色免费在线视频| 国产一级毛片在线| 99热国产这里只有精品6| 九九爱精品视频在线观看| 久久久成人免费电影| 97在线人人人人妻| 国产男人的电影天堂91| 国产又色又爽无遮挡免| 久久久久久久精品精品| 成人免费观看视频高清| 一级毛片我不卡| av.在线天堂| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 交换朋友夫妻互换小说| 国产亚洲一区二区精品| 久久久久精品久久久久真实原创| videos熟女内射| 在线观看三级黄色| 国产又色又爽无遮挡免| 亚洲色图综合在线观看| 九九在线视频观看精品| a 毛片基地| 男女边摸边吃奶| 成年免费大片在线观看| 99热国产这里只有精品6| 久久精品国产a三级三级三级| 色吧在线观看| 久久久久久久国产电影| 国产精品成人在线| 久久国产亚洲av麻豆专区| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 久热这里只有精品99| 一级片'在线观看视频| av在线老鸭窝| 色吧在线观看| 中文在线观看免费www的网站| 五月伊人婷婷丁香| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 91久久精品电影网| av不卡在线播放| h日本视频在线播放| 一二三四中文在线观看免费高清| 欧美人与善性xxx| 一级毛片久久久久久久久女| 亚洲,欧美,日韩| 亚洲精品久久午夜乱码| 欧美变态另类bdsm刘玥| 亚洲内射少妇av| 成人综合一区亚洲| 国产成人免费观看mmmm| 特大巨黑吊av在线直播| freevideosex欧美| 国产淫片久久久久久久久| 国产精品一区二区在线观看99| 午夜免费鲁丝| 国产伦精品一区二区三区四那| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 超碰av人人做人人爽久久| 久久国产精品男人的天堂亚洲 | 国产精品人妻久久久影院| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 免费黄频网站在线观看国产| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 高清不卡的av网站| 久久久a久久爽久久v久久| 欧美日韩精品成人综合77777| 干丝袜人妻中文字幕| 一区二区三区精品91| 狂野欧美激情性bbbbbb| 少妇高潮的动态图| 国产成人91sexporn| 国产乱人偷精品视频| 一本色道久久久久久精品综合| av在线老鸭窝| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲av成人精品一区久久| 一级片'在线观看视频| av在线老鸭窝| 99久久中文字幕三级久久日本| 特大巨黑吊av在线直播| 免费高清在线观看视频在线观看| 能在线免费看毛片的网站| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 国产精品久久久久成人av| 波野结衣二区三区在线| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 免费看光身美女| 国产精品女同一区二区软件| 在线播放无遮挡| 欧美一区二区亚洲| 日韩国内少妇激情av| 精品少妇久久久久久888优播| 亚洲性久久影院| av在线播放精品| 国产精品一区二区在线观看99| av国产久精品久网站免费入址| av福利片在线观看| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 女性生殖器流出的白浆| 国产亚洲最大av| 日韩在线高清观看一区二区三区| av一本久久久久| 欧美高清成人免费视频www| 欧美少妇被猛烈插入视频| 国产午夜精品一二区理论片| 国产亚洲欧美精品永久| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 成人国产av品久久久| 日日摸夜夜添夜夜爱| 99国产精品免费福利视频| 天堂8中文在线网| 高清视频免费观看一区二区| 欧美一区二区亚洲| 色5月婷婷丁香| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 久久影院123| 国产精品国产av在线观看| 亚洲国产欧美人成| 一级毛片aaaaaa免费看小| 少妇精品久久久久久久| 丰满乱子伦码专区| 一个人看的www免费观看视频| 麻豆成人午夜福利视频| 91aial.com中文字幕在线观看| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 国产精品欧美亚洲77777| 国产在线免费精品| 简卡轻食公司| 国内揄拍国产精品人妻在线| 99久久精品一区二区三区| 18禁在线播放成人免费| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 亚洲四区av| 久久久午夜欧美精品| 干丝袜人妻中文字幕| 亚洲精品日韩av片在线观看| 我要看黄色一级片免费的| 麻豆乱淫一区二区| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产在视频线精品| 最近中文字幕2019免费版| 国产免费视频播放在线视频| 免费看光身美女| 观看美女的网站| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 亚洲怡红院男人天堂| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 国产中年淑女户外野战色| 亚洲av国产av综合av卡| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产黄色免费在线视频| 国产乱来视频区| 日本与韩国留学比较| 亚洲成人一二三区av| 亚洲熟女精品中文字幕| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产一区二区在线观看日韩| 欧美极品一区二区三区四区| 国内揄拍国产精品人妻在线| 精品人妻一区二区三区麻豆| 日韩大片免费观看网站| 99热这里只有精品一区| 在线观看av片永久免费下载| 日本色播在线视频| 国产成人aa在线观看| 亚洲欧美精品自产自拍| 男人和女人高潮做爰伦理| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 国产亚洲精品久久久com| 永久网站在线| a 毛片基地| 久久99蜜桃精品久久| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 一个人免费看片子| 国产精品免费大片| 亚洲国产精品999| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 国产精品一区二区在线观看99| 春色校园在线视频观看| 22中文网久久字幕| 干丝袜人妻中文字幕| 草草在线视频免费看| 一级爰片在线观看| 97在线视频观看| 不卡视频在线观看欧美| 99久久综合免费| 天堂中文最新版在线下载| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 欧美日韩视频精品一区| 亚洲不卡免费看| 啦啦啦在线观看免费高清www| 中文资源天堂在线| 六月丁香七月| 日本黄大片高清| 青春草国产在线视频| 欧美精品一区二区免费开放| 亚洲国产精品成人久久小说| 蜜桃在线观看..| 国产黄片视频在线免费观看| 欧美最新免费一区二区三区| 极品少妇高潮喷水抽搐| 日韩三级伦理在线观看| 久久av网站| 一区二区三区乱码不卡18| 中文字幕av成人在线电影| 亚洲av不卡在线观看| 中国三级夫妇交换| 中国美白少妇内射xxxbb| 一区二区三区免费毛片| 日韩一本色道免费dvd| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 久久久久久久久大av| 国产成人午夜福利电影在线观看| 一二三四中文在线观看免费高清| 久久人妻熟女aⅴ| 麻豆乱淫一区二区| 精品久久久久久电影网| 在线观看免费视频网站a站|