• <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
    神马国产精品三级电影在线观看| 国产高潮美女av| 一个人看视频在线观看www免费| 波多野结衣巨乳人妻| 国产成人精品一,二区| 久久精品国产亚洲av天美| 亚洲人成网站在线播| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国产精品久久久久久久久免| 啦啦啦啦在线视频资源| 嘟嘟电影网在线观看| 国产黄a三级三级三级人| 激情五月婷婷亚洲| 日日撸夜夜添| 午夜激情久久久久久久| 一级片'在线观看视频| 各种免费的搞黄视频| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 亚洲国产精品专区欧美| 国产成人91sexporn| 亚州av有码| 国产av不卡久久| 一区二区av电影网| 国产精品av视频在线免费观看| 日韩精品有码人妻一区| 成人国产麻豆网| 免费电影在线观看免费观看| 日韩欧美精品v在线| 毛片女人毛片| 一区二区三区免费毛片| 欧美日韩在线观看h| 久久久久久久亚洲中文字幕| 国产成人91sexporn| 黄片无遮挡物在线观看| 观看免费一级毛片| 色哟哟·www| 九九在线视频观看精品| av天堂中文字幕网| 观看免费一级毛片| 国产综合精华液| 日韩成人av中文字幕在线观看| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 丝袜脚勾引网站| 中国国产av一级| 亚洲精品影视一区二区三区av| 国产淫片久久久久久久久| 下体分泌物呈黄色| 一级毛片久久久久久久久女| 亚洲国产最新在线播放| 欧美高清成人免费视频www| 真实男女啪啪啪动态图| 亚洲图色成人| 国产高清三级在线| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 亚洲精品视频女| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 久久久精品94久久精品| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 亚洲欧洲日产国产| 天天一区二区日本电影三级| 亚洲最大成人手机在线| 97在线人人人人妻| 69人妻影院| 日韩av免费高清视频| 免费观看a级毛片全部| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 久久久精品免费免费高清| 国产久久久一区二区三区| 男人和女人高潮做爰伦理| 国产在视频线精品| 久久韩国三级中文字幕| 麻豆国产97在线/欧美| 精品久久国产蜜桃| freevideosex欧美| 免费大片黄手机在线观看| 日韩视频在线欧美| a级毛色黄片| 国产精品99久久99久久久不卡 | 中文精品一卡2卡3卡4更新| 制服丝袜香蕉在线| 亚洲一区二区三区欧美精品 | 免费观看的影片在线观看| 97热精品久久久久久| 国产成人aa在线观看| 晚上一个人看的免费电影| 熟妇人妻不卡中文字幕| 毛片一级片免费看久久久久| 亚洲成人久久爱视频| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产熟女欧美一区二区| 如何舔出高潮| 久久精品国产亚洲网站| 亚洲欧美日韩另类电影网站 | 少妇人妻久久综合中文| 免费观看av网站的网址| 欧美高清成人免费视频www| 国产淫片久久久久久久久| 青青草视频在线视频观看| 大片电影免费在线观看免费| 亚洲精品aⅴ在线观看| 国产亚洲5aaaaa淫片| 2018国产大陆天天弄谢| 插阴视频在线观看视频| 欧美成人精品欧美一级黄| 午夜视频国产福利| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 久久国内精品自在自线图片| 久久久久精品性色| 免费看av在线观看网站| 熟妇人妻不卡中文字幕| 香蕉精品网在线| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 精品一区在线观看国产| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲内射少妇av| 男女边吃奶边做爰视频| 大片电影免费在线观看免费| 少妇的逼好多水| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 久久久久久九九精品二区国产| 神马国产精品三级电影在线观看| 免费在线观看成人毛片| 精品人妻视频免费看| 久久热精品热| 日日撸夜夜添| 在线观看免费高清a一片| 国产成人免费无遮挡视频| 韩国高清视频一区二区三区| 国产乱人偷精品视频| 伦精品一区二区三区| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 久久国产乱子免费精品| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲国产精品成人综合色| 国产精品一二三区在线看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 精品视频人人做人人爽| 三级经典国产精品| 交换朋友夫妻互换小说| 我的女老师完整版在线观看| 一级毛片电影观看| 99久久精品国产国产毛片| 亚洲va在线va天堂va国产| 亚洲av不卡在线观看| 日韩电影二区| av福利片在线观看| 在线观看一区二区三区| 观看美女的网站| 97精品久久久久久久久久精品| 亚洲国产精品国产精品| 少妇的逼水好多| 麻豆久久精品国产亚洲av| 黄片无遮挡物在线观看| 欧美少妇被猛烈插入视频| 能在线免费看毛片的网站| 性色av一级| 日韩欧美一区视频在线观看 | 中文字幕制服av| 日韩亚洲欧美综合| 最后的刺客免费高清国语| xxx大片免费视频| 天美传媒精品一区二区| 日韩 亚洲 欧美在线| 国产极品天堂在线| 亚洲国产成人一精品久久久| 国产探花在线观看一区二区| 国产熟女欧美一区二区| 免费av毛片视频| 久久97久久精品| 国产美女午夜福利| 真实男女啪啪啪动态图| 亚洲色图av天堂| 中文字幕av成人在线电影| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 搡老乐熟女国产| 一本一本综合久久| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产一区二区三区综合在线观看 | 熟女电影av网| 国产成人91sexporn| 91精品伊人久久大香线蕉| 欧美成人精品欧美一级黄| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 亚洲精品一区蜜桃| 伦精品一区二区三区| 国产精品福利在线免费观看| 日韩强制内射视频| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 亚洲最大成人手机在线| 晚上一个人看的免费电影| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 日韩中字成人| 九色成人免费人妻av| 色婷婷久久久亚洲欧美| 99久久人妻综合| 午夜免费观看性视频| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 日韩欧美精品v在线| 久久影院123| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 日本三级黄在线观看| 在线播放无遮挡| freevideosex欧美| 亚洲国产欧美在线一区| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 少妇熟女欧美另类| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 三级国产精品欧美在线观看| 日韩大片免费观看网站| 91精品伊人久久大香线蕉| 欧美 日韩 精品 国产| 国产精品人妻久久久久久| 在线观看av片永久免费下载| 久久久国产一区二区| 在线免费十八禁| 乱码一卡2卡4卡精品| 九九在线视频观看精品| 亚洲av.av天堂| 午夜老司机福利剧场| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 亚洲国产日韩一区二区| 久久99蜜桃精品久久| 青春草亚洲视频在线观看| 好男人在线观看高清免费视频| 日韩视频在线欧美| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 亚洲国产欧美在线一区| 国产亚洲精品久久久com| 涩涩av久久男人的天堂| 人体艺术视频欧美日本| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 色视频在线一区二区三区| 日本黄色片子视频| 看黄色毛片网站| 91久久精品电影网| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 我的女老师完整版在线观看| 亚洲精品国产av成人精品| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 亚洲色图av天堂| 日本与韩国留学比较| 亚洲av免费在线观看| 国产成人免费无遮挡视频| 久久精品国产亚洲av天美| 看十八女毛片水多多多| 亚洲av成人精品一二三区| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 成人二区视频| 特级一级黄色大片| 国产乱人视频| 激情 狠狠 欧美| 热99国产精品久久久久久7| 一级爰片在线观看| 在线看a的网站| 欧美国产精品一级二级三级 | 搡女人真爽免费视频火全软件| 亚洲av一区综合| 成人亚洲精品av一区二区| av天堂中文字幕网| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 丰满少妇做爰视频| 丝袜喷水一区| 日本-黄色视频高清免费观看| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频 | 日韩一本色道免费dvd| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 久热久热在线精品观看| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 国产一区二区在线观看日韩| 校园人妻丝袜中文字幕| 男人狂女人下面高潮的视频| 十八禁网站网址无遮挡 | 中文字幕制服av| 亚洲成人av在线免费| 国产成人精品婷婷| 麻豆乱淫一区二区| 亚洲,欧美,日韩| 欧美日韩视频精品一区| 国产亚洲91精品色在线| 性色avwww在线观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 男女啪啪激烈高潮av片| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | av在线老鸭窝| 在线观看av片永久免费下载| 偷拍熟女少妇极品色| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 岛国毛片在线播放| 亚洲成人精品中文字幕电影| 最近中文字幕高清免费大全6| 九九爱精品视频在线观看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 国产av不卡久久| 国产视频内射| 亚洲av二区三区四区| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 午夜爱爱视频在线播放| av在线亚洲专区| 3wmmmm亚洲av在线观看| 亚洲综合精品二区| 联通29元200g的流量卡| 中文字幕av成人在线电影| 亚洲内射少妇av| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 香蕉精品网在线| 赤兔流量卡办理| 赤兔流量卡办理| 国产一区二区三区av在线| 亚洲精品影视一区二区三区av| 欧美97在线视频| 精品人妻偷拍中文字幕| 日韩成人av中文字幕在线观看| 亚洲av在线观看美女高潮| 最近中文字幕2019免费版| 国产 一区精品| 亚洲综合精品二区| 午夜视频国产福利| 久久国产乱子免费精品| 97热精品久久久久久| 午夜免费观看性视频| 亚洲熟女精品中文字幕| 免费观看无遮挡的男女| 中文在线观看免费www的网站| 久久热精品热| 嫩草影院新地址| 91精品国产九色| 99精国产麻豆久久婷婷| 2018国产大陆天天弄谢| 97精品久久久久久久久久精品| 免费看光身美女| 美女国产视频在线观看| 亚洲成人久久爱视频| 国产欧美亚洲国产| 777米奇影视久久| 久久久久性生活片| 观看免费一级毛片| 在线观看av片永久免费下载| 视频中文字幕在线观看| 久久久久久久久久久丰满| h日本视频在线播放| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 男人狂女人下面高潮的视频| 在线天堂最新版资源| 国产高清国产精品国产三级 | 久久久精品免费免费高清| 久久99精品国语久久久| 亚洲国产精品成人综合色| 男人添女人高潮全过程视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 少妇人妻 视频| 亚洲av免费高清在线观看| 麻豆成人av视频| 精品一区二区免费观看| 狂野欧美激情性bbbbbb| 欧美+日韩+精品| 精品久久久久久电影网| 亚洲成人久久爱视频| 亚洲国产日韩一区二区| 少妇的逼好多水| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 三级国产精品片| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 一区二区三区精品91| 一二三四中文在线观看免费高清| 别揉我奶头 嗯啊视频| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产精品久久久久久av不卡| 成年女人在线观看亚洲视频 | 成年免费大片在线观看| 国产精品一区二区在线观看99| 精品午夜福利在线看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 免费大片18禁| 亚洲av成人精品一区久久| 国产黄色免费在线视频| 成人无遮挡网站| 国产伦精品一区二区三区四那| 深夜a级毛片| 久久久久九九精品影院| 久久久欧美国产精品| www.色视频.com| 丝袜脚勾引网站| 亚洲在久久综合| 欧美日韩精品成人综合77777| 午夜老司机福利剧场| 在线播放无遮挡| 亚洲av男天堂| 韩国av在线不卡| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 91久久精品电影网| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 国产在线一区二区三区精| 国产亚洲5aaaaa淫片| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲在线观看片| 婷婷色综合大香蕉| 午夜老司机福利剧场| 国产日韩欧美亚洲二区| 久久久午夜欧美精品| 国产av国产精品国产| 国产v大片淫在线免费观看| 成人亚洲精品一区在线观看 | 又粗又硬又长又爽又黄的视频| av免费观看日本| 国产 精品1| 国产男女超爽视频在线观看| 国产黄频视频在线观看| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 国产精品久久久久久精品电影小说 | 丝袜美腿在线中文| 赤兔流量卡办理| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 午夜激情福利司机影院| 黄色配什么色好看| 国产精品精品国产色婷婷| 国产免费又黄又爽又色| 草草在线视频免费看| 一本久久精品| 在线精品无人区一区二区三 | 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 免费黄网站久久成人精品| 91久久精品电影网| 日韩欧美精品免费久久| 久久久久久久久久成人| 日韩精品有码人妻一区| 少妇人妻精品综合一区二区| 十八禁网站网址无遮挡 | 精品久久久久久电影网| 国产黄色视频一区二区在线观看| 波野结衣二区三区在线| 综合色av麻豆| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 亚洲av中文av极速乱| 最近手机中文字幕大全| 欧美高清成人免费视频www| 少妇人妻一区二区三区视频| 免费电影在线观看免费观看| 一区二区三区乱码不卡18| 亚洲精品一二三| 99热国产这里只有精品6| 亚洲精品日本国产第一区| 一个人看的www免费观看视频| 亚洲自偷自拍三级| 亚洲最大成人av| 久久国内精品自在自线图片| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 久久99精品国语久久久| 91久久精品国产一区二区成人| 狠狠精品人妻久久久久久综合| av福利片在线观看| 亚洲国产欧美在线一区| 国产乱来视频区| 久久久a久久爽久久v久久| 插逼视频在线观看| 午夜激情久久久久久久| 久久久久国产精品人妻一区二区| 亚洲性久久影院| 精品一区在线观看国产| 夫妻午夜视频| tube8黄色片| 精品一区二区免费观看| 成年免费大片在线观看| 国产爱豆传媒在线观看| 久久久久网色| 亚洲欧美精品自产自拍| 午夜老司机福利剧场| 亚洲成人av在线免费| 国产精品女同一区二区软件| 可以在线观看毛片的网站| 国产国拍精品亚洲av在线观看| tube8黄色片| 亚洲av男天堂| 欧美成人午夜免费资源| 成人黄色视频免费在线看| 乱系列少妇在线播放| 久久久久九九精品影院| 久久影院123| 51国产日韩欧美| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 91久久精品国产一区二区三区| 午夜精品一区二区三区免费看| 日日撸夜夜添| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 又大又黄又爽视频免费| 热re99久久精品国产66热6| 大话2 男鬼变身卡| 91久久精品国产一区二区成人| 精品酒店卫生间| 日本午夜av视频| 成年人午夜在线观看视频| 白带黄色成豆腐渣| 一级二级三级毛片免费看| 国产日韩欧美亚洲二区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产乱来视频区| 国产极品天堂在线| 国产在视频线精品| 伊人久久精品亚洲午夜| 欧美一区二区亚洲| 亚洲人成网站高清观看| 99热网站在线观看| 成人鲁丝片一二三区免费| 26uuu在线亚洲综合色| 亚洲色图综合在线观看| 夜夜爽夜夜爽视频| 2021天堂中文幕一二区在线观| 青春草亚洲视频在线观看| 国产精品嫩草影院av在线观看| 国产中年淑女户外野战色| 国产高潮美女av| 成人黄色视频免费在线看| 日韩 亚洲 欧美在线| 欧美激情久久久久久爽电影| 综合色av麻豆| 久久久久精品性色| 久久久a久久爽久久v久久| 看非洲黑人一级黄片| 国产精品一二三区在线看| 久久99蜜桃精品久久| 国产男女内射视频| 六月丁香七月| 日韩欧美一区视频在线观看 | 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频 | 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 丝袜美腿在线中文| 免费av观看视频| 久久久久久九九精品二区国产| 插阴视频在线观看视频| 精品熟女少妇av免费看| 国产精品精品国产色婷婷| 午夜免费观看性视频| 有码 亚洲区| 国产色爽女视频免费观看| 亚洲av福利一区| 国产精品一二三区在线看| 精品人妻偷拍中文字幕| 熟女人妻精品中文字幕| 一个人看的www免费观看视频| 精品久久久久久久久av| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产成人91sexporn| 在线观看人妻少妇| 又大又黄又爽视频免费| 国产69精品久久久久777片| 国产黄频视频在线观看| 男人爽女人下面视频在线观看| 中文天堂在线官网| 天天躁日日操中文字幕| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久精品久久精品一区二区三区| 久久这里有精品视频免费| 少妇的逼好多水| 另类亚洲欧美激情| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 制服丝袜香蕉在线| 美女内射精品一级片tv| 亚洲国产高清在线一区二区三| 亚洲色图综合在线观看| 日本熟妇午夜| av卡一久久| 国产成人一区二区在线| av免费在线看不卡| 简卡轻食公司| 高清午夜精品一区二区三区| 免费观看无遮挡的男女| .国产精品久久| 国产精品精品国产色婷婷| 直男gayav资源| 各种免费的搞黄视频| 极品少妇高潮喷水抽搐| 我的女老师完整版在线观看| videossex国产| 女人久久www免费人成看片| 人妻系列 视频| 日韩视频在线欧美| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 看十八女毛片水多多多| 人妻夜夜爽99麻豆av| 美女主播在线视频| 最近中文字幕高清免费大全6| 日韩 亚洲 欧美在线| 久久精品国产a三级三级三级| 亚洲成人av在线免费| 欧美日韩精品成人综合77777| 69人妻影院| 91精品国产九色| 国产伦理片在线播放av一区| 日本黄大片高清| 国国产精品蜜臀av免费| 51国产日韩欧美| 在线播放无遮挡| av免费观看日本| 午夜免费鲁丝| 97超视频在线观看视频| 一级黄片播放器| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 欧美xxxx性猛交bbbb| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 3wmmmm亚洲av在线观看| av国产精品久久久久影院| 性色av一级| 日韩电影二区| 高清午夜精品一区二区三区| av免费观看日本| 69人妻影院| 免费黄网站久久成人精品| 高清视频免费观看一区二区| 婷婷色麻豆天堂久久| 性插视频无遮挡在线免费观看|