• <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 ?

    基于GM(1,1)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的社會用電量預測模型

    2015-05-22 20:35:25王東
    卷宗 2015年2期
    關鍵詞:用電量神經(jīng)網(wǎng)絡誤差

    摘 要:本文通過對2005-2013年我國的年度用電量數(shù)據(jù)建立GM(1,1)模型,通過實際值與預測值的對比得出平均相對誤差為1.80%。同時,對2009-2013年我國月度用電量數(shù)據(jù)建立Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型,運用matlab仿真實驗,經(jīng)過203次訓練后達到目標誤差值0.005。經(jīng)過實證分析,這兩種方法對預測我國社會用電量具有很好的擬合效果。

    關鍵詞:Elman神經(jīng)網(wǎng)絡;GM(1,1)模型;仿真實驗;用電量預測

    1 引言

    隨著社會工業(yè)化進程的不斷加快,人們對電力的需求也在不斷的增加,作為電網(wǎng)規(guī)劃設計的主要依據(jù)——社會用電量的預測直接關系到電網(wǎng)設計規(guī)劃的科學性,經(jīng)濟性和前瞻性。同時,它也是衡量社會發(fā)展的重要經(jīng)濟指標。所以,國內(nèi)許多學者對社會用電量的預測也做過很多研究。

    從文獻可以看出,學者們主要是通過建立數(shù)學函數(shù)模型[1-3]或者BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型[4-5]預測社會用電量。其中數(shù)學函數(shù)模型主要是通過選取一定的經(jīng)濟指標,運用統(tǒng)計學方法建立數(shù)學函數(shù)模型進行預測,并根據(jù)預測值與實際值的誤差來修正模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法選取幾個主要的經(jīng)濟指標或者前幾個月的用電量作為輸入層數(shù)據(jù),通過反饋機制來修正權值和閥值以完成對網(wǎng)絡的訓練。

    通過以上學者的研究對用電量的預測也達到了很高的精度。但是,對數(shù)學模型的建立需要選取一定的經(jīng)濟指標,這些指標的選取具有一定的主觀性,同時也容易受一些不確定性因素的干擾,而GM(1,1)在小樣本、貧信息和不確定性系統(tǒng)的應用卻十分廣泛[6];另外,Elman神經(jīng)網(wǎng)絡通過存儲內(nèi)部狀態(tài)使其具備映射動態(tài)特性的功能,從而使系統(tǒng)具有適應時變特性的能力。因此Elman神經(jīng)網(wǎng)絡比BP神經(jīng)網(wǎng)絡在預測時變的時間序列數(shù)據(jù)時具有更好的穩(wěn)定性。因此,本文選用GM(1,1)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型分別對我國的年社會用電量和月社會用電量進行預測。

    2 GM(1,1)模型原理

    GM(1,1)模型是灰色系統(tǒng)理論的主要內(nèi)容之一。它是一種基于時間序列的預測模型,能根據(jù)少量信息進行建模和預測,因此得到了廣泛的應用。在對數(shù)據(jù)進行建模之前,本文先介紹一下GM(1,1)模型的原理[7]。

    設原始數(shù)據(jù)序列為X0=(x0(1),x0(2),…,x0(n)),則GM(1,1)模型的建模步驟如下:

    第一步:對原始數(shù)據(jù)序列X做一次累加,得到新的數(shù)據(jù)序列

    X1=( x1(1),x1(2),……,x1(n)) (1)

    其中,其中n為原始數(shù)據(jù)的序列數(shù)。

    第二步:建立GM(1,1)模型

    (2)

    其中z1=(z1(1),z1(2),……,z1(n))是由X的緊鄰均值生成,

    即。\

    第三步:使用最小二乘法求解灰色微分方程(2)的參數(shù)列

    設,

    則微分方程的參數(shù)列為:

    第四步:求解時間響應函數(shù)

    模型(2)所對應的影子方程為:

    (4)

    有(4)解得時間響應函數(shù)為

    取則模型(2)的時間響應函數(shù)為

    第五步:求得灰色預測模型并還原值

    作一次累減生成原始數(shù)據(jù)預測序列,得模型(2)的還原值為:

    原始數(shù)據(jù)序列X0的灰色預測模型為:

    3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型

    Elman神經(jīng)網(wǎng)絡分為四層:輸入層、隱含層、承接層和輸出層,即在前饋網(wǎng)絡的隱含層中增加一個承接層用來記憶隱含層單元前一時刻的輸出值,作為一步延時算子,以達到記憶的目的,從而使系統(tǒng)具有適應時變特性的能力,能直接反映動態(tài)過程系統(tǒng)的特性[8]。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的結構如圖1所示。設網(wǎng)絡的外部輸入u(k-1)Rr,輸出y(k)Rm,隱含層輸出x(k) Rl,承接層輸出xc(k)Rl,其中r,m,l分別為輸入層、輸出層和隱含層的單元數(shù)。則Elman網(wǎng)絡的數(shù)學模型[9]為:

    x(k) = f(w1xc(k) + w2u(k - 1)) (1)

    xc(k) = x(k - 1) (2)

    y(k) = g(w3x(k)) (3)

    其中w1、w2、w3分別為承接層到隱含層、輸入層到隱含層以及隱含層到輸出層的連接權值矩陣。f和g分為是隱含層和輸出層的激發(fā)函數(shù)。

    Elman神經(jīng)網(wǎng)絡也采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行權值修正,其學習指標函數(shù)E(k)為:

    其中為預測輸出向量,為目標輸出向量。

    將E(k)分別對連接權w1、w2、w3求偏導,由梯度下降法可到Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法:

    其中η1,η2,η3分別是權值矩陣W1,W2,W3的學習率。

    4 GM(1,1)模型預測我國年度用電量

    4.1 年用電量的GM(1,1)模型建立

    本文選取我國2005-2013年每年的社會總用電量數(shù)據(jù)生成灰色導數(shù)數(shù)據(jù)序列:X0=(x0(1),x0(2),…,x0(9))=( 24781,28368,…, 53863),并通過灰色導數(shù)序列累加生成1-AGO背景值序列X1=( x1(1),x1(2),…,x1(n))=(24781,53149,…,348543)。運用matlab編程實現(xiàn)GM(1,1)算法,經(jīng)過運行得到參數(shù)列的估計值:

    根據(jù)a、b的值建立GM(1,1)的數(shù)學模型如下:

    該模型的時間響應序列為:

    作一次累減生成預測序列的灰色預測模型為:

    圖1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖

    4.2 GM(1,1)模型的誤差檢驗

    根據(jù)matlab輸出的預測值與實際數(shù)據(jù)建立誤差檢驗表。如表1所示。

    表1 殘差數(shù)據(jù)表

    年份 實際數(shù)據(jù) 預測數(shù)據(jù) 殘差 相對誤差

    2006

    2007

    2008

    2009

    2010

    2011

    2012

    2013 28368

    32458

    34268

    36483

    41923

    46844

    49555

    53863 28808.42

    31545.20

    34541.97

    37823.43

    41416.63

    45351.18

    49659.52

    54377.14 440.42

    -912.81

    273.97

    1340.43

    -506.36

    -1492.82

    104.51

    514.13 1.55%

    2.81%

    0.80%

    3.67%

    1.21%

    3.19%

    0.21%

    0.95%

    根據(jù)殘差數(shù)據(jù)表求得平均相對誤差以及后驗差的比值分別為:

    ,后驗差比值c=0.0847。

    由表1可以看出2007、2009、2011年的預測誤差相對較高,分析其主要原因為:2007和2009年分別為金融危機的爆發(fā)前期以及緩慢復蘇階段,社會經(jīng)濟的蕭條使得各個產(chǎn)業(yè)對于用電量需求有所 下降。而2011年的殘差為負值說明實際預測偏低,可能原因是經(jīng)過2010年的緩慢復蘇,我國經(jīng)濟社會發(fā)展正在恢復正常。但總的來說,GM(1,1)模型對于預測年用電量數(shù)據(jù)具有很好的擬合效果。

    5 Elam模型預測我國月度用電量

    5.1數(shù)據(jù)收集及預處理

    由于社會用電量的月度數(shù)據(jù)受季節(jié)變化影響很大,不易采用GM(1,1)模型,而Elman神經(jīng)網(wǎng)絡通過存儲內(nèi)部狀態(tài)使其具備映射動態(tài)特性的功能,從而使系統(tǒng)具有適應時變特性的能力,更適宜用來預測月度數(shù)據(jù)。

    由于收集月度社會用電量數(shù)據(jù)的困難,本文收集到2009-2013年每月的社會用電量數(shù)據(jù),為了消除季節(jié)因素的影響,將數(shù)據(jù)按照月份分為12組,用每組的前三個年份預測下一個年份,這樣將數(shù)據(jù)分為24組。為使輸入輸出符合神經(jīng)網(wǎng)絡的要求,在訓練網(wǎng)絡之前需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,本文選用最大最小化進行歸一化處理。同時,為了保證訓練網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)的全面,從每個季節(jié)中抽取部分月份數(shù)據(jù)來訓練網(wǎng)絡。本文選取9個月份共18組的數(shù)據(jù)作為訓練樣本用于訓練網(wǎng)絡,另外6組數(shù)據(jù)作為預測檢驗樣本。

    5.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的建立

    首先,由上文對于數(shù)據(jù)的處理可以看出Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層有三個單元,輸出層有一個單元,對于隱含層單元的數(shù)量沒有明確的公式,本文采用經(jīng)驗公式選取隱含層的單元數(shù)[9]:

    式中:r、m分別是輸入和輸出層的單元數(shù),α是1-10之間的整數(shù)。筆者通過比較仿真實驗中的誤差大小,當隱含層的單元數(shù)為4時,實驗誤差最小。

    利用18組訓練樣本,采用學習率可變的動量BP算法修正神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閥值,其主要代碼[10]如下:

    net=newelm(minmax(p),[4 1],{‘tansig,purelin},

    ‘traingdx);%創(chuàng)建Elman神經(jīng)網(wǎng)絡

    net.trainParam.epochs=5000;%最大訓練次數(shù)

    net.trainparam.goal=0.005; %確定訓練目標

    net.trainparam.lr_inc=1.05;%確定學習率增長比

    net.trainparam.lr=0.05;% 設置學習率

    [net,tr]=train(net,pseq,tseq);%開始訓練,pseq,tseq為輸入輸出樣本

    sim(net,p1seq)%用訓練好的模型進行仿真,p1seq為預測檢驗樣本

    在matlab仿真實驗中經(jīng)過203次訓練后,Elman網(wǎng)絡的目標誤差值達到0.005。仿真實驗結果如圖2所示。

    圖2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡仿真結果

    用另外6組預測檢驗樣本對訓練好的模型進行測試,將得到的結果進行反歸一化得到Elman神經(jīng)網(wǎng)絡預測誤差,見表2。通過表2可以得出Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的平均相對誤差為1.80%,可以用于實際預測。

    表2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡預測誤差

    樣本 實際值 預測值 相對誤差(%)

    11 4136 4152.77 0.41

    12 4384 4321.53 1.43

    17 4051 4122.66 1.76

    12 4384 4321.53 1.43

    17 4051 4122.66 1.76

    18 4448 4332.36 2.60

    19 3998 4089.91 2.30

    20 4375 4275.58 2.20

    6 結束語

    隨著工業(yè)化進程的不斷加深,各個行業(yè)的發(fā)展都需要電力作為支撐。對社會用電量的準確預測不僅是電網(wǎng)設計的重要依據(jù),也是為我國經(jīng)濟社會的穩(wěn)定發(fā)展提供保障。本文分別使用GM(1,1)模型和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型對年度用電量和月度用電量進行預測,通過matlab實驗結果表明具有較高的預測精度,可以作為預測我國社會用電量的一種方法。

    參考文獻

    王文圣,丁 晶,趙玉龍,張曉明.基于偏最小二乘回歸的年用電量預測研究[J].中國電機工程學報,2003,23(10):18-21.

    樊福梅,梁 平.基于分形的社會總用電量及其構成預測[J].中國電機工程學報,2004,24(11):92-95.

    于 渤,于 浩.基于隨動思想的月度用電量時間序列預測模型[J].電力系統(tǒng)自動化,2000,23(14):42-44.

    馬光文,王 黎,唐 明,劉 巖.人工神經(jīng)網(wǎng)絡在用電量預測中的應用[J].四川大學學報(工程科學版),2000,32(2):25-27.

    蔣惠鳳,何有世,張 兵,孫運全.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的江蘇用電量預測模型研究[J].統(tǒng)計與決策,2005,20(1):46-48.

    劉思峰,鄧聚龍.GM(1,1)模型的適用范圍[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2000,20(5):121-124.

    郭曉君,李大治,褚海鷗,繆雪晴.基于GM(1,1)改進模型的“兩稅”稅收預測研究[J].統(tǒng)計與決策,2014,29(4):34-36.

    Gao X Z,Ovaska S J. Genetic Algorithm Training of Elman Neural Network in Motor Fault Detection[J].Neural Comput& Applic,2002,(11)37-44.

    王曉霞,馬良玉,王兵樹,王 濤.進化 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡在實時數(shù)據(jù)預測中的應用[J].電力自動化設備,2011,31(12):77-81.

    周開利,康耀紅.神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其MATLAB仿真程序設計[M].成都:清華大學出版社,2005:10-23.

    作者簡介

    王東(1992-),男,安徽壽縣人,安徽財經(jīng)大學碩士研究生。研究方向:機器學習,數(shù)據(jù)挖掘等。

    猜你喜歡
    用電量神經(jīng)網(wǎng)絡誤差
    02 國家能源局:1~7月全社會用電量同比增長3.4%
    01 國家能源局:3月份全社會用電量同比增長3.5%
    角接觸球軸承接觸角誤差控制
    哈爾濱軸承(2020年2期)2020-11-06 09:22:26
    Beidou, le système de navigation par satellite compatible et interopérable
    神經(jīng)網(wǎng)絡抑制無線通信干擾探究
    電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:42:00
    壓力容器制造誤差探究
    1~10月全社會用電量累計56552億千瓦時同比增長8.7%
    基于神經(jīng)網(wǎng)絡的拉矯機控制模型建立
    重型機械(2016年1期)2016-03-01 03:42:04
    九十億分之一的“生死”誤差
    山東青年(2016年2期)2016-02-28 14:25:41
    復數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡在基于WiFi的室內(nèi)LBS應用
    久久人人爽人人片av| 高清午夜精品一区二区三区| 大香蕉久久成人网| 制服人妻中文乱码| 少妇熟女欧美另类| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 午夜免费观看性视频| 国产av精品麻豆| 国产一区二区在线观看日韩| 久久精品久久精品一区二区三区| 久久久精品区二区三区| 国产伦理片在线播放av一区| 国产精品成人在线| 亚洲精品久久午夜乱码| 三上悠亚av全集在线观看| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 免费黄网站久久成人精品| 久久ye,这里只有精品| 成人漫画全彩无遮挡| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 亚洲精品av麻豆狂野| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 色婷婷久久久亚洲欧美| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 欧美精品国产亚洲| 一二三四中文在线观看免费高清| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 婷婷成人精品国产| 欧美精品高潮呻吟av久久| 久久亚洲国产成人精品v| 成年人免费黄色播放视频| 免费观看av网站的网址| 男人操女人黄网站| 亚洲怡红院男人天堂| 日本av免费视频播放| 亚洲熟女精品中文字幕| 18禁在线播放成人免费| 中文字幕制服av| 久久精品国产亚洲av涩爱| av播播在线观看一区| 一级二级三级毛片免费看| 少妇 在线观看| 精品一品国产午夜福利视频| 最新的欧美精品一区二区| 97在线视频观看| 黄色视频在线播放观看不卡| 91精品一卡2卡3卡4卡| 男女啪啪激烈高潮av片| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 人妻系列 视频| 国产精品人妻久久久久久| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 天美传媒精品一区二区| 三上悠亚av全集在线观看| 国产成人精品福利久久| 国产极品粉嫩免费观看在线 | 久久这里有精品视频免费| 国产成人精品无人区| 五月玫瑰六月丁香| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 免费观看av网站的网址| 在线观看三级黄色| 99热6这里只有精品| 日韩在线高清观看一区二区三区| 亚洲熟女精品中文字幕| xxxhd国产人妻xxx| 如何舔出高潮| 成人亚洲欧美一区二区av| 桃花免费在线播放| 久久久久精品性色| 中国美白少妇内射xxxbb| 中文欧美无线码| 视频中文字幕在线观看| 老熟女久久久| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 日韩av免费高清视频| 午夜激情av网站| 久久这里有精品视频免费| 日韩一本色道免费dvd| 91久久精品国产一区二区三区| 少妇人妻精品综合一区二区| 97超碰精品成人国产| 国产精品成人在线| 最近中文字幕高清免费大全6| 中文字幕亚洲精品专区| 国产高清不卡午夜福利| 2018国产大陆天天弄谢| 国产视频内射| 亚洲成色77777| 免费大片18禁| 如何舔出高潮| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 激情五月婷婷亚洲| 丰满饥渴人妻一区二区三| 国产精品99久久久久久久久| 极品人妻少妇av视频| 亚洲综合精品二区| 黄色欧美视频在线观看| 亚洲经典国产精华液单| 男人添女人高潮全过程视频| 亚洲成人手机| 2021少妇久久久久久久久久久| 免费少妇av软件| 22中文网久久字幕| 亚洲色图综合在线观看| av线在线观看网站| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 久久午夜综合久久蜜桃| 久久久久久久久久久丰满| 老司机影院毛片| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| a级毛片黄视频| 少妇的逼水好多| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 久久久久久久精品精品| 亚洲欧美色中文字幕在线| 成人毛片a级毛片在线播放| 伦理电影免费视频| 熟妇人妻不卡中文字幕| 制服丝袜香蕉在线| 国产精品女同一区二区软件| 高清在线视频一区二区三区| 欧美精品一区二区大全| av天堂久久9| 欧美日韩亚洲高清精品| 国产精品久久久久久久电影| 2018国产大陆天天弄谢| 99热这里只有是精品在线观看| 伊人久久精品亚洲午夜| 亚州av有码| 欧美精品亚洲一区二区| 亚洲中文av在线| 女人精品久久久久毛片| 国产亚洲一区二区精品| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 久久久久人妻精品一区果冻| 丝瓜视频免费看黄片| 免费观看av网站的网址| 日韩成人av中文字幕在线观看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| av.在线天堂| a级毛片免费高清观看在线播放| 久久精品久久久久久久性| 女性生殖器流出的白浆| 啦啦啦在线观看免费高清www| 免费黄色在线免费观看| 久久国产精品大桥未久av| 2018国产大陆天天弄谢| 三上悠亚av全集在线观看| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 色视频在线一区二区三区| 欧美成人午夜免费资源| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 丰满少妇做爰视频| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 国产国语露脸激情在线看| 日韩免费高清中文字幕av| h视频一区二区三区| 黄片无遮挡物在线观看| 大香蕉97超碰在线| 久久精品国产亚洲av涩爱| 日日撸夜夜添| 在线观看www视频免费| 久久久国产精品麻豆| 高清av免费在线| 性色av一级| 日本黄色日本黄色录像| 亚洲精品乱久久久久久| 国产精品一二三区在线看| 国产免费现黄频在线看| av一本久久久久| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 国产黄片视频在线免费观看| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 久久99精品国语久久久| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 只有这里有精品99| 亚洲高清免费不卡视频| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 亚洲精品日本国产第一区| 国产毛片在线视频| 国产成人精品婷婷| 亚洲av在线观看美女高潮| 91久久精品电影网| 好男人视频免费观看在线| 秋霞伦理黄片| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 国产精品久久久久久精品电影小说| 午夜福利,免费看| 亚洲综合色惰| 妹子高潮喷水视频| 亚洲av欧美aⅴ国产| 黄色怎么调成土黄色| videos熟女内射| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 一二三四中文在线观看免费高清| 精品视频人人做人人爽| 日本vs欧美在线观看视频| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| videosex国产| 亚洲国产精品一区三区| 精品一品国产午夜福利视频| 亚洲av.av天堂| 少妇熟女欧美另类| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 精品少妇内射三级| 欧美激情国产日韩精品一区| 一级a做视频免费观看| 中文字幕制服av| 边亲边吃奶的免费视频| 午夜福利影视在线免费观看| 伦精品一区二区三区| 十分钟在线观看高清视频www| a级毛色黄片| 少妇高潮的动态图| 久久久久人妻精品一区果冻| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 日韩中字成人| 亚洲精品第二区| 国产男女超爽视频在线观看| 久久精品久久精品一区二区三区| 国产淫语在线视频| 色吧在线观看| 丝瓜视频免费看黄片| 亚洲精品亚洲一区二区| 99久国产av精品国产电影| 国产在线视频一区二区| 国产视频首页在线观看| 新久久久久国产一级毛片| 欧美精品一区二区免费开放| 水蜜桃什么品种好| 欧美xxⅹ黑人| 久久97久久精品| 日韩一区二区视频免费看| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 久久精品久久久久久久性| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 制服人妻中文乱码| 秋霞伦理黄片| 在线观看三级黄色| 亚洲成色77777| 青春草亚洲视频在线观看| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 只有这里有精品99| 亚洲精品第二区| 日本免费在线观看一区| 热re99久久国产66热| 日韩在线高清观看一区二区三区| 精品久久国产蜜桃| 精品亚洲成a人片在线观看| 国产免费福利视频在线观看| 十分钟在线观看高清视频www| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 黄色视频在线播放观看不卡| 天天影视国产精品| 男女免费视频国产| 久久久久视频综合| 色婷婷久久久亚洲欧美| 亚洲丝袜综合中文字幕| 日本黄大片高清| 各种免费的搞黄视频| 我要看黄色一级片免费的| 久久久久久久久久久丰满| 高清午夜精品一区二区三区| 99久久中文字幕三级久久日本| 久久国内精品自在自线图片| 国产又色又爽无遮挡免| 少妇人妻 视频| 韩国av在线不卡| 免费观看在线日韩| 性色avwww在线观看| 亚洲久久久国产精品| 日韩av免费高清视频| 高清在线视频一区二区三区| 亚洲美女视频黄频| 亚洲人成网站在线播| 国产精品偷伦视频观看了| 国产片特级美女逼逼视频| 久久久久久久久久人人人人人人| 国产免费视频播放在线视频| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 搡老乐熟女国产| 青春草视频在线免费观看| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 蜜桃国产av成人99| 日本av免费视频播放| 最近2019中文字幕mv第一页| 永久免费av网站大全| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲,欧美,日韩| 一级a做视频免费观看| 久久久国产欧美日韩av| 我的女老师完整版在线观看| 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产伦精品一区二区三区视频9| 热re99久久精品国产66热6| 91久久精品电影网| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 在线天堂最新版资源| 在线观看免费高清a一片| 亚洲国产精品999| 97在线视频观看| 午夜影院在线不卡| 日韩三级伦理在线观看| 午夜福利视频在线观看免费| 国产成人91sexporn| 久久久久久久大尺度免费视频| 国产极品天堂在线| a级毛色黄片| 男女啪啪激烈高潮av片| 久久久久国产精品人妻一区二区| 男女边摸边吃奶| 女性被躁到高潮视频| 99精国产麻豆久久婷婷| 精品久久久精品久久久| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 丝袜美足系列| 久久国产精品大桥未久av| 国产成人免费无遮挡视频| 日韩成人伦理影院| 丰满迷人的少妇在线观看| 成年女人在线观看亚洲视频| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 精品久久久久久电影网| 特大巨黑吊av在线直播| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 成年人午夜在线观看视频| 黄色欧美视频在线观看| 国产精品99久久99久久久不卡 | 国产老妇伦熟女老妇高清| 成年女人在线观看亚洲视频| 国产精品无大码| 美女福利国产在线| 国产一区有黄有色的免费视频| 男女边摸边吃奶| 99九九在线精品视频| 美女中出高潮动态图| 日本午夜av视频| 2021少妇久久久久久久久久久| 日韩成人伦理影院| 亚洲av成人精品一二三区| 少妇 在线观看| 高清午夜精品一区二区三区| 大香蕉97超碰在线| 永久免费av网站大全| 免费日韩欧美在线观看| 边亲边吃奶的免费视频| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 母亲3免费完整高清在线观看 | 少妇的逼好多水| 中文字幕久久专区| 一级片'在线观看视频| 日韩视频在线欧美| 欧美国产精品一级二级三级| 国产又色又爽无遮挡免| 亚洲情色 制服丝袜| 熟女av电影| 搡老乐熟女国产| 国产精品不卡视频一区二区| 国产综合精华液| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 精品少妇久久久久久888优播| 国产精品不卡视频一区二区| 天美传媒精品一区二区| 伦理电影大哥的女人| 在线观看免费高清a一片| 女人久久www免费人成看片| 久久国产亚洲av麻豆专区| 国产在线免费精品| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 久久 成人 亚洲| 欧美激情极品国产一区二区三区 | 中文字幕免费在线视频6| 99热国产这里只有精品6| 99热这里只有精品一区| 亚洲av.av天堂| 日本91视频免费播放| 亚洲av成人精品一二三区| 99久久人妻综合| 日韩不卡一区二区三区视频在线| videos熟女内射| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 精品亚洲成国产av| 少妇的逼好多水| 久热这里只有精品99| 欧美另类一区| 色5月婷婷丁香| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 黄色配什么色好看| 99九九在线精品视频| 国产熟女欧美一区二区| 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| 三级国产精品片| 欧美精品一区二区免费开放| 久久久久久人妻| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 极品少妇高潮喷水抽搐| 大码成人一级视频| 中文字幕久久专区| 制服人妻中文乱码| 黄色一级大片看看| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 亚洲,欧美,日韩| 男女边吃奶边做爰视频| a级片在线免费高清观看视频| 亚洲国产欧美在线一区| 丝瓜视频免费看黄片| 日韩精品有码人妻一区| 91久久精品电影网| 亚洲精品第二区| 久久99蜜桃精品久久| 天堂俺去俺来也www色官网| 欧美日韩视频精品一区| 乱人伦中国视频| 爱豆传媒免费全集在线观看| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 精品少妇久久久久久888优播| 女人久久www免费人成看片| av国产久精品久网站免费入址| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 一本久久精品| 国产成人精品在线电影| 亚洲情色 制服丝袜| 国模一区二区三区四区视频| 日韩 亚洲 欧美在线| 久久女婷五月综合色啪小说| 黄片播放在线免费| 欧美变态另类bdsm刘玥| 青青草视频在线视频观看| 欧美激情极品国产一区二区三区 | 久久精品夜色国产| 观看av在线不卡| 自线自在国产av| 亚州av有码| 一区二区日韩欧美中文字幕 | 欧美日韩国产mv在线观看视频| 亚洲欧美精品自产自拍| 少妇人妻精品综合一区二区| 3wmmmm亚洲av在线观看| 国产高清三级在线| 国产亚洲最大av| 国产成人freesex在线| 精品卡一卡二卡四卡免费| 寂寞人妻少妇视频99o| 国产欧美亚洲国产| 母亲3免费完整高清在线观看 | 精品少妇内射三级| 久热这里只有精品99| 国产成人精品婷婷| 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产精品偷伦视频观看了| 午夜老司机福利剧场| 看免费成人av毛片| 日韩欧美精品免费久久| 成人毛片a级毛片在线播放| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 国产熟女午夜一区二区三区 | √禁漫天堂资源中文www| 欧美人与善性xxx| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 免费观看在线日韩| 韩国av在线不卡| 精品国产乱码久久久久久小说| 在线观看人妻少妇| 一级毛片电影观看| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 午夜福利影视在线免费观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 欧美激情 高清一区二区三区| 亚洲色图综合在线观看| 免费观看在线日韩| a级毛色黄片| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 免费少妇av软件| 久久影院123| 大香蕉久久网| 在现免费观看毛片| 久久99蜜桃精品久久| av线在线观看网站| 国产精品三级大全| 九草在线视频观看| 五月天丁香电影| 欧美精品一区二区免费开放| 新久久久久国产一级毛片| 夫妻午夜视频| 少妇高潮的动态图| a级毛片黄视频| 欧美日韩视频精品一区| 国产高清三级在线| 欧美性感艳星| 国产高清不卡午夜福利| 久久久久国产精品人妻一区二区| 最新中文字幕久久久久| 日韩视频在线欧美| 黄色怎么调成土黄色| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 亚洲欧洲国产日韩| 免费人成在线观看视频色| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产精品久久久久久久电影| 国产精品一二三区在线看| 日韩制服骚丝袜av| 日韩欧美一区视频在线观看| 91久久精品国产一区二区成人| 高清黄色对白视频在线免费看| 在线免费观看不下载黄p国产| 亚洲欧洲国产日韩| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 午夜福利视频精品| 边亲边吃奶的免费视频| 中文字幕制服av| 啦啦啦在线观看免费高清www| 欧美激情国产日韩精品一区| 2021少妇久久久久久久久久久| 久久99蜜桃精品久久| 在线观看人妻少妇| 青青草视频在线视频观看| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 另类精品久久| av又黄又爽大尺度在线免费看| 欧美激情 高清一区二区三区| 日韩欧美精品免费久久| 超色免费av| av在线app专区| 男女国产视频网站| 久久久久久久久久人人人人人人| 99热全是精品| 色吧在线观看| 国产精品99久久久久久久久| 热99国产精品久久久久久7| 亚洲熟女精品中文字幕| 男人添女人高潮全过程视频| 免费观看无遮挡的男女| a级毛片在线看网站| 高清毛片免费看| √禁漫天堂资源中文www| 久久精品人人爽人人爽视色| 在线免费观看不下载黄p国产| www.色视频.com| a级片在线免费高清观看视频| 人妻人人澡人人爽人人| 黄片无遮挡物在线观看| 久久国产精品男人的天堂亚洲 | 狠狠精品人妻久久久久久综合| 九色成人免费人妻av| 大香蕉久久网| 免费黄色在线免费观看| 桃花免费在线播放| 99re6热这里在线精品视频| 在线 av 中文字幕| 国产极品粉嫩免费观看在线 | 777米奇影视久久| 精品少妇黑人巨大在线播放| 精品一区二区三区视频在线| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 热99久久久久精品小说推荐| 午夜福利影视在线免费观看| 亚洲天堂av无毛| 精品视频人人做人人爽| 99久久综合免费| 国产精品国产三级专区第一集| 丁香六月天网| 国产黄片视频在线免费观看| 22中文网久久字幕| 精品人妻一区二区三区麻豆| 视频中文字幕在线观看| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 国产精品久久久久久精品古装| 又大又黄又爽视频免费| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 亚洲伊人久久精品综合| 黄色毛片三级朝国网站| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 国精品久久久久久国模美| 久久国产精品大桥未久av| 免费观看的影片在线观看| 午夜福利网站1000一区二区三区| 99热全是精品| 少妇被粗大猛烈的视频| 国产一区有黄有色的免费视频| 激情五月婷婷亚洲| www.av在线官网国产| 亚洲综合精品二区| 美女大奶头黄色视频| 亚洲精品第二区| 一区二区三区精品91| 国产一区有黄有色的免费视频| 日日爽夜夜爽网站| 这个男人来自地球电影免费观看 | 亚洲综合色惰| 不卡视频在线观看欧美| 久久精品夜色国产| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 亚洲精品美女久久av网站| 久久久久国产精品人妻一区二区| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 一个人看视频在线观看www免费| 欧美精品亚洲一区二区| 中国三级夫妇交换| 欧美激情极品国产一区二区三区 | 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 日本wwww免费看| 麻豆成人av视频| 亚洲综合精品二区| 免费观看a级毛片全部| 精品视频人人做人人爽| 欧美日韩国产mv在线观看视频|