• <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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道客流短期預(yù)測

    2016-12-26 11:03:07程浩徐昕
    電子技術(shù)與軟件工程 2016年22期
    關(guān)鍵詞:城市軌道交通客流預(yù)測

    程浩++徐昕

    摘 要

    本文主要以城市軌道交通的客流預(yù)測為研究對象,簡單介紹幾種目前國內(nèi)外主流的預(yù)測方法。之后運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對上海軌道交通的實際客流做預(yù)測,并給出預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)和分析。希望能夠通過對客流預(yù)測的研究,為城市軌道交通的調(diào)度與緊急情況下的疏散客流提供數(shù)據(jù)支持。

    【關(guān)鍵詞】城市軌道交通 客流 預(yù)測

    隨著全球城市現(xiàn)代化公共交通進程的不斷推進,軌道交通作為一種新型的具有較大運量、較高效率的公共交通方式具有巨大的優(yōu)勢,能夠有效的提高居民的出行效率、緩解城市的交通壓力,因此城市軌道交通在我國近些年發(fā)展迅速。隨著軌道交通客流量的增長,對于軌道交通的客流預(yù)測的研究也隨之而興起。通過精確的客流預(yù)測,可以為軌道運營單位提供相對準確的數(shù)據(jù)支撐。使其日常的運力配置、客運組織更合理,在緊急突發(fā)事件下的預(yù)警和疏散更高效。因此,對軌道交通客流短期預(yù)測和分析的研究顯得越來越重要。

    1 正文

    1.1 國內(nèi)外預(yù)測方法介紹

    軌道交通短期客流預(yù)測交通客流預(yù)測在國際上是一個比較活躍,但是預(yù)測結(jié)果一直不怎么不令人滿意的研究課題。因為軌道交通是一個有人參與的、時變的復(fù)雜系統(tǒng),具有高度的不確定性,這種不確定性給軌道交通客流預(yù)測帶來了困難。目前,在國內(nèi)外交通客流預(yù)測分析領(lǐng)域的很多專家學(xué)者也在進行這方面的研究,并有了一些成果。這里介紹幾種常用方法:

    1.1.1 基于四階段法的預(yù)測模型

    以1962年美國芝加哥市發(fā)表的《Chicago Area Transportation Study》為標志,作為一種交通規(guī)劃理論和方法得以誕生。它以居民出行調(diào)查為基礎(chǔ),由出行生成、出行分布、出行方式劃分、出行量分配四個階段組成。四階段法將研究對象劃分為交通小區(qū),并通過對區(qū)域內(nèi)人口、土地利用、就業(yè)情況、出行信息等相關(guān)資料進行綜合分析,建立數(shù)學(xué)模型,最終對客流總量進行預(yù)測。通過運營經(jīng)驗確定軌道交通站點客流吸引范圍,之后在此范圍內(nèi)進行出行調(diào)查。根據(jù)第36屆軌道交通國際會議的經(jīng)驗值,軌道交通站點客流吸引半徑為:在城市中心地區(qū),行人由所在地到達軌道交通車站,其步行距離大約為550米左右則較為合適;而在城市外圍區(qū),其步行距離應(yīng)該在八百至一千米左右則較為適宜。

    1.1.2 基于統(tǒng)計方法的預(yù)測模型

    例如時間序列預(yù)測模型(將被預(yù)測量按照時間順序排列起來,構(gòu)成一個連續(xù)的時間序列,并分析這組時間序列的過去變化,來推測今后可能的變化趨勢和變化規(guī)律)、卡爾曼濾波模型(卡爾曼濾波模型由Kalman于1960年提出的一種應(yīng)用廣泛的代控制理論方法。卡爾曼預(yù)測方法主要將控制理論中的卡爾曼模型應(yīng)用于交通客、的預(yù)測,由狀態(tài)方程和觀測方程組成的狀態(tài)空間模型描述交通系統(tǒng),并利用狀態(tài)方程、觀測方程和卡爾曼濾波預(yù)測交通流)。另外還有歷史平均模型、線性回歸模型、極大似然估計模型等。

    1.1.3 基于灰色馬爾科夫的預(yù)測模型

    其基礎(chǔ)理論——灰色理論,是由我國華中科技大學(xué)的鄧聚龍教授于上世紀80年代首先提出的理論。其理論概念為:通過少量的、不完全的信息,建立灰色微分預(yù)測模型,對事物發(fā)展規(guī)律作出模糊性的長期描述?;疑R爾科夫模型是采用灰色模型對客流數(shù)據(jù)進行擬合,分析和判斷大客流的變化趨勢,并在灰色預(yù)測基礎(chǔ)上進行馬爾科夫修正預(yù)測,相對單純采用灰色模型,預(yù)測精度和效果有較大提高。

    1.1.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型的模擬人腦結(jié)構(gòu)及其功能的處理系統(tǒng),其利用大量的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到輸出對輸入的一種映射關(guān)系,利用這種映射關(guān)系對相應(yīng)的輸入可以得到相關(guān)的預(yù)測結(jié)果。在1943年,美國心理學(xué)家W.S.McCulloeh和數(shù)學(xué)家W.Pitts提出了MP模型,首次提出了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。

    1.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測實例

    接下來,本文介紹利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個軌道客流短期預(yù)測的實例,運用上海軌道交通的歷史實際客流數(shù)據(jù)做為時間序列,對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,進行之后某日的客流預(yù)測。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出的,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。他能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是通過信息的正向傳播和誤差的反向傳播這兩個過程來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層(Input)、隱層(Hidden)和輸出層(Output)。示意圖如圖1。

    其詳細原理,本文不再贅述。

    本文采用了2015年上海軌道交通從某日開始的連續(xù)100天的日客流總量的統(tǒng)計數(shù)據(jù),對其按時間序列進行排序,形成一組數(shù)據(jù)向量,記為:

    FlowData[i];其中i=1,2,……100。

    其分布圖如圖2。

    注:由于數(shù)據(jù)敏感性,本文僅作方法研究,不提供完整的準確客流數(shù)據(jù)。

    眾所周知,軌道交通日客流在大體趨勢上是隨著每周(也就是7天)有著周期性規(guī)律變化的(正如圖所示)。因此我們將FlowData進行重新整理,以每前7日客流為輸入項,第8日客流為輸出項。形成如下的輸入和輸出形式:

    Input[1]={ FlowData[1], FlowData[2] ……FlowData[7]};

    Output[1]= FlowData[8];

    ……

    Input[92]={ FlowData[92], FlowData[93] ……FlowData[98]};

    Output[92]= FlowData[99];

    一共92組訓(xùn)練數(shù)據(jù),進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)。在訓(xùn)練學(xué)習(xí)效果達到在一定的誤差范圍之內(nèi)后,采用:

    NewInput[]={FlowData[93], FlowData[94] ……FlowData[99]}

    作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,讓網(wǎng)絡(luò)模擬計算,輸出結(jié)果,與實際結(jié)果FlowData [100]進行對比分析。

    本文采用AForge.Net中的Neuro神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫所封裝的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行編程,實現(xiàn)上述過程,其核心代碼如下:

    //建立網(wǎng)絡(luò)

    ActivationNetwork network = new ActivationNetwork(

    new BipolarSigmoidFunction(sigmoidAlphaValue),

    7, 14, 1);

    //采用BP學(xué)習(xí)算法

    BackPropagationLearning teacher = new BackPropagationLearning(network);

    //訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

    double error = teacher.RunEpoch(input, output);

    //模擬計算結(jié)果

    double result = network.Compute(networkInput);

    運行結(jié)果:

    FlowData [100]真實值為5561126;經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)后,計算得出的預(yù)測值為5737446。誤差為3.17%。由此可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較適用于預(yù)測短期的單日客流的。當網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過一定數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)的誤差在一定范圍內(nèi)后,進行計算預(yù)測,則預(yù)測的精度和效果會比較理想。

    2 展望

    本文探討了軌道客流短期預(yù)測的一些方法,并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進行了一個簡單的實例試算短期日客流的預(yù)測,還未能進行更加深入的研究。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道交通預(yù)測應(yīng)該是一個比較好的方法和研究方向。如果要進行準實時客流的預(yù)警(即在更短、更細分的時間段內(nèi)做客流預(yù)測),則需更為細致的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的支持。

    參考文獻

    [1]李梟.軌道交通換乘站客流預(yù)測方法研究[D].北京:北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院,2010.

    [2]楊軍.地鐵客流短期預(yù)測及客流疏散模擬研究[D].北京:北京交通大學(xué),2013.

    [3]呂利民.城市軌道交通短期客流預(yù)測方法[J].都市快軌交通,2015,28(02):21-24.

    [4]孔雪萍.短時交通信息動態(tài)預(yù)測方法的研究與實現(xiàn)[D].北京:北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院,2010.

    [5]王奕.基于周期時變特點的城市軌道交通短期客流預(yù)測研究[J].城市軌道交通研究,2010,01(118):47-49

    [6]謝輝.軌道交通短期客流預(yù)測方法及其算法研究[J].現(xiàn)代城市軌道交通,2011(03):97-99.

    [7]楊軍.地鐵客流短期預(yù)測及客流疏散模擬研究[D].北京:北京交通大學(xué),2013.

    [8]百度百科,關(guān)于灰色模型的內(nèi)容.http://baike.baidu.com/link?url=jkuFG3cX03C1QBBva0Kx-sZBKYhxDRlCPCJgZlS_q6swZKAwbGf-7mAU_GzizahbAPS7QN4eSYf742o8Fv92Ma.

    [9]McCulloch W and Pitts W.A logical calculus of ideas immanent in nervous activity[J].Bulletin of Mathematical Biophysics,1943(05):115-133.

    [10]百度百科,關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容.http://baike.baidu.com/link?url=0lSAjVyuKJioHWSXvKEWiQEDKwrSzjk3Dxw1dU8DVDB2cFfrgIBquUXf1N73Vtwjiebq7oD8vxfAa1xAFCZ-PK.

    [11]Rumelhart D E,Hinton G E,Williams R J.Learing representations by back-propagation errors[J].Nature,1986(323):533-536.

    作者簡介

    程浩(1984-),男,上海市人。碩士學(xué)位?,F(xiàn)為上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院工業(yè)工程專業(yè)2014級碩士研究生。研究方向為企業(yè)需求預(yù)測。

    徐昕(1981-),男,上海市人。碩士學(xué)位?,F(xiàn)為上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院工業(yè)工程專業(yè)2014級碩士研究生。研究方向為信息網(wǎng)絡(luò)資源管控。

    作者單位

    上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院 上海市 200240

    猜你喜歡
    城市軌道交通客流預(yù)測
    客流增多
    無可預(yù)測
    黃河之聲(2022年10期)2022-09-27 13:59:46
    選修2-2期中考試預(yù)測卷(A卷)
    選修2-2期中考試預(yù)測卷(B卷)
    不必預(yù)測未來,只需把握現(xiàn)在
    智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在城市軌道交通的應(yīng)用與發(fā)展趨勢
    我國城市軌道交通突發(fā)事件分析及對策
    價值工程(2016年30期)2016-11-24 14:29:54
    智能電網(wǎng)建設(shè)與調(diào)控一體化發(fā)展研究
    基于城軌交通車站特殊客流運輸工作組織措施的研究
    科技資訊(2016年19期)2016-11-15 08:29:40
    基于自學(xué)習(xí)補償?shù)氖覂?nèi)定位及在客流分析中的應(yīng)用
    嫩草影视91久久| 最好的美女福利视频网| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 免费大片18禁| 精品一区二区三区视频在线| 中文在线观看免费www的网站| 久久久精品大字幕| 欧美日韩国产亚洲二区| 国产探花极品一区二区| 欧美激情久久久久久爽电影| 动漫黄色视频在线观看| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 有码 亚洲区| 亚洲国产欧美人成| 日韩强制内射视频| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 欧美zozozo另类| 国产精华一区二区三区| 国产成人aa在线观看| 美女高潮的动态| 99热这里只有精品一区| 欧美不卡视频在线免费观看| 日本 av在线| 日日干狠狠操夜夜爽| 最新在线观看一区二区三区| 天天一区二区日本电影三级| 深夜a级毛片| 国产黄a三级三级三级人| 成年人黄色毛片网站| 又爽又黄a免费视频| 白带黄色成豆腐渣| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 久久精品综合一区二区三区| 很黄的视频免费| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 我的女老师完整版在线观看| a在线观看视频网站| 色尼玛亚洲综合影院| 国产毛片a区久久久久| 午夜福利18| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 可以在线观看的亚洲视频| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 全区人妻精品视频| 五月玫瑰六月丁香| 久久九九热精品免费| 一本精品99久久精品77| 12—13女人毛片做爰片一| 亚洲av成人av| 久久九九热精品免费| 日本一本二区三区精品| 国产免费一级a男人的天堂| 国产精品一及| 欧美色视频一区免费| 精品久久久噜噜| 国产午夜福利久久久久久| 国产精品一及| 人妻少妇偷人精品九色| 日韩在线高清观看一区二区三区 | 在线观看午夜福利视频| 真实男女啪啪啪动态图| 成人毛片a级毛片在线播放| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 美女被艹到高潮喷水动态| 一区二区三区高清视频在线| 中文字幕熟女人妻在线| 精品日产1卡2卡| 国产精品乱码一区二三区的特点| 久久99热这里只有精品18| 精品久久久久久久末码| 99热这里只有精品一区| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 热99在线观看视频| 亚洲四区av| 欧美一级a爱片免费观看看| 999久久久精品免费观看国产| 亚洲自偷自拍三级| 午夜激情福利司机影院| 日韩国内少妇激情av| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 天美传媒精品一区二区| 又爽又黄a免费视频| 久久香蕉精品热| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产亚洲精品久久久com| 国产色婷婷99| 亚洲美女黄片视频| 夜夜爽天天搞| 久久久久久久久久久丰满 | 亚洲精品粉嫩美女一区| 亚洲精品久久国产高清桃花| 成人二区视频| 91在线观看av| 成人毛片a级毛片在线播放| 五月伊人婷婷丁香| 高清日韩中文字幕在线| 中文字幕熟女人妻在线| 色精品久久人妻99蜜桃| bbb黄色大片| 国产av一区在线观看免费| 亚洲成av人片在线播放无| 小说图片视频综合网站| 一区二区三区高清视频在线| www日本黄色视频网| 色综合站精品国产| 丝袜美腿在线中文| 韩国av在线不卡| 又爽又黄a免费视频| 国产精品不卡视频一区二区| 国产黄片美女视频| 看免费成人av毛片| av在线观看视频网站免费| 天堂√8在线中文| 综合色av麻豆| 国产伦精品一区二区三区四那| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 久久精品国产亚洲av天美| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 国产高清不卡午夜福利| 国产极品精品免费视频能看的| 丰满的人妻完整版| 一级毛片久久久久久久久女| 午夜激情福利司机影院| 国产精品不卡视频一区二区| 国产亚洲91精品色在线| 日韩强制内射视频| 久久久久性生活片| 窝窝影院91人妻| 成人国产一区最新在线观看| 国产伦精品一区二区三区视频9| 国产精品久久久久久精品电影| 欧美一区二区亚洲| 俺也久久电影网| 欧美3d第一页| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 老司机深夜福利视频在线观看| 色综合色国产| 精品人妻1区二区| 高清日韩中文字幕在线| 国产一区二区激情短视频| 午夜精品在线福利| 久久久精品大字幕| 日本黄大片高清| 精品午夜福利在线看| 亚州av有码| 搡老妇女老女人老熟妇| 俺也久久电影网| 久久久久性生活片| 欧美最黄视频在线播放免费| 日本熟妇午夜| 国产男靠女视频免费网站| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 久久99热这里只有精品18| 成人三级黄色视频| 精华霜和精华液先用哪个| 亚洲18禁久久av| 精品久久久久久久末码| 成年女人毛片免费观看观看9| 99精品在免费线老司机午夜| 国产精品亚洲一级av第二区| 国产一区二区在线观看日韩| 日韩强制内射视频| 简卡轻食公司| 久久久久久久亚洲中文字幕| 日韩欧美在线乱码| 日韩在线高清观看一区二区三区 | 国产一区二区三区视频了| 国产伦精品一区二区三区四那| 亚洲最大成人中文| 日韩在线高清观看一区二区三区 | 日日啪夜夜撸| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 美女免费视频网站| 久久久久久大精品| 成人av在线播放网站| 欧美一级a爱片免费观看看| 在线a可以看的网站| 久久99热这里只有精品18| 国产精品久久久久久av不卡| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 我要搜黄色片| 一级黄片播放器| 国产伦精品一区二区三区四那| 日韩欧美 国产精品| 日本精品一区二区三区蜜桃| 给我免费播放毛片高清在线观看| 真实男女啪啪啪动态图| 2021天堂中文幕一二区在线观| 日本 欧美在线| 国产精品电影一区二区三区| 黄色女人牲交| 国产成人aa在线观看| 又黄又爽又免费观看的视频| 国产精品一区二区三区四区久久| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 国产精品亚洲一级av第二区| 嫩草影院新地址| 久久久久久久亚洲中文字幕| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 99精品久久久久人妻精品| 国产精品乱码一区二三区的特点| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 午夜久久久久精精品| 日韩欧美国产一区二区入口| 久久久久国内视频| 伦精品一区二区三区| 久久中文看片网| 亚洲成a人片在线一区二区| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 久久精品综合一区二区三区| 国产精品一区二区免费欧美| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 欧美极品一区二区三区四区| 色哟哟哟哟哟哟| 听说在线观看完整版免费高清| av黄色大香蕉| 亚洲成人中文字幕在线播放| x7x7x7水蜜桃| 我的老师免费观看完整版| 国产高清有码在线观看视频| 18+在线观看网站| 99热网站在线观看| 婷婷丁香在线五月| 国产一区二区三区视频了| 一夜夜www| 精品久久久久久久久久免费视频| 热99在线观看视频| 国产视频内射| 亚洲一区二区三区色噜噜| 嫩草影院新地址| 成人一区二区视频在线观看| 99久久精品热视频| 成熟少妇高潮喷水视频| 亚洲真实伦在线观看| 男插女下体视频免费在线播放| 国产成人一区二区在线| 亚洲18禁久久av| 精品日产1卡2卡| 精品人妻偷拍中文字幕| 嫁个100分男人电影在线观看| 日韩在线高清观看一区二区三区 | 国产精品久久电影中文字幕| 国产精品无大码| 国内精品宾馆在线| 麻豆成人av在线观看| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 国产欧美日韩精品一区二区| 99热只有精品国产| 亚洲图色成人| 国产不卡一卡二| 亚洲人与动物交配视频| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 日本成人三级电影网站| 狠狠狠狠99中文字幕| 色综合婷婷激情| 99热网站在线观看| 欧美高清性xxxxhd video| 成人国产一区最新在线观看| 国产淫片久久久久久久久| 一个人看的www免费观看视频| 亚洲最大成人av| 久久人妻av系列| 搡老岳熟女国产| 成人av在线播放网站| 日本成人三级电影网站| 夜夜爽天天搞| 日韩精品中文字幕看吧| 一个人免费在线观看电影| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 婷婷六月久久综合丁香| 国产精品久久久久久久久免| 午夜影院日韩av| 午夜免费激情av| 伊人久久精品亚洲午夜| 国产精品女同一区二区软件 | 天美传媒精品一区二区| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片 | 国产伦一二天堂av在线观看| 综合色av麻豆| 看片在线看免费视频| 国产精品久久久久久精品电影| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| ponron亚洲| 亚洲五月天丁香| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 99久久精品一区二区三区| 国产私拍福利视频在线观看| 国产av一区在线观看免费| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 少妇人妻精品综合一区二区 | 免费人成在线观看视频色| 亚洲综合色惰| 日本在线视频免费播放| 久久这里只有精品中国| 亚洲av不卡在线观看| 国产av在哪里看| 久9热在线精品视频| 国产精品99久久久久久久久| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区 | 色精品久久人妻99蜜桃| 美女 人体艺术 gogo| 国产欧美日韩精品一区二区| 久久人人精品亚洲av| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 久久精品人妻少妇| 观看美女的网站| 久久久久久久久久久丰满 | 亚洲国产欧美人成| 久久草成人影院| 女同久久另类99精品国产91| 有码 亚洲区| 婷婷丁香在线五月| 成人特级黄色片久久久久久久| a级毛片免费高清观看在线播放| 两人在一起打扑克的视频| 国产高清视频在线播放一区| 在线免费十八禁| 全区人妻精品视频| 桃红色精品国产亚洲av| 国产老妇女一区| 欧美黑人巨大hd| 黄色配什么色好看| 99国产精品一区二区蜜桃av| 伊人久久精品亚洲午夜| 日日干狠狠操夜夜爽| 色5月婷婷丁香| 成人特级av手机在线观看| 国内精品久久久久精免费| 国产免费av片在线观看野外av| 特大巨黑吊av在线直播| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 免费av毛片视频| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 精品人妻视频免费看| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 成人毛片a级毛片在线播放| 国内精品宾馆在线| 两个人的视频大全免费| 精品人妻熟女av久视频| 成人国产一区最新在线观看| 韩国av在线不卡| 嫩草影视91久久| 可以在线观看的亚洲视频| 两个人的视频大全免费| 亚洲成人久久爱视频| 亚洲成人久久性| 久久午夜亚洲精品久久| 日韩欧美 国产精品| 1024手机看黄色片| 91久久精品电影网| 午夜激情欧美在线| 国产男靠女视频免费网站| 亚洲人成伊人成综合网2020| 2021天堂中文幕一二区在线观| 久久精品国产亚洲网站| 国产男靠女视频免费网站| 亚洲人成伊人成综合网2020| 最好的美女福利视频网| 91精品国产九色| 日本色播在线视频| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 男人舔女人下体高潮全视频| 久久久久久久久久久丰满 | 久久草成人影院| 少妇人妻一区二区三区视频| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 热99在线观看视频| 国产综合懂色| 国产亚洲91精品色在线| 波多野结衣巨乳人妻| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 国产av麻豆久久久久久久| 国产一区二区在线av高清观看| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 久久久久久国产a免费观看| 国产欧美日韩精品一区二区| 中文字幕熟女人妻在线| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 欧美在线一区亚洲| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 午夜福利在线观看吧| 一个人看的www免费观看视频| 欧美成人a在线观看| 波野结衣二区三区在线| 禁无遮挡网站| ponron亚洲| 51国产日韩欧美| 成人国产一区最新在线观看| 色视频www国产| 国产一区二区三区av在线 | 亚洲欧美激情综合另类| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 成年免费大片在线观看| 精品人妻1区二区| 亚洲最大成人手机在线| 中文亚洲av片在线观看爽| 亚洲四区av| 国产高清视频在线播放一区| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 村上凉子中文字幕在线| 免费黄网站久久成人精品| 免费av毛片视频| 亚洲人成网站高清观看| 色综合站精品国产| 伦精品一区二区三区| 亚洲七黄色美女视频| 精品福利观看| 一本一本综合久久| 久久欧美精品欧美久久欧美| 国产v大片淫在线免费观看| 国产主播在线观看一区二区| 最近最新中文字幕大全电影3| 国产高清视频在线观看网站| 少妇的逼水好多| 嫩草影院精品99| 不卡视频在线观看欧美| 国模一区二区三区四区视频| 国产精品一区二区性色av| 国产人妻一区二区三区在| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 99久国产av精品| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 国产大屁股一区二区在线视频| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 搡老妇女老女人老熟妇| 在线观看免费视频日本深夜| 亚洲欧美清纯卡通| 丰满人妻一区二区三区视频av| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 五月玫瑰六月丁香| 亚洲午夜理论影院| 欧美在线一区亚洲| 国产极品精品免费视频能看的| 日韩 亚洲 欧美在线| 亚洲精品一区av在线观看| 精品午夜福利视频在线观看一区| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 天堂网av新在线| 九九热线精品视视频播放| 内射极品少妇av片p| 夜夜爽天天搞| av在线蜜桃| 久久精品国产亚洲网站| 午夜a级毛片| 久久国产精品人妻蜜桃| 欧美性猛交黑人性爽| 亚洲欧美日韩高清专用| 日本成人三级电影网站| 乱系列少妇在线播放| 亚洲精品一区av在线观看| 色av中文字幕| 亚洲av免费在线观看| 免费一级毛片在线播放高清视频| 国产伦人伦偷精品视频| 小说图片视频综合网站| 一进一出抽搐动态| 美女免费视频网站| 真实男女啪啪啪动态图| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 天天一区二区日本电影三级| 亚洲欧美清纯卡通| 久久久午夜欧美精品| 如何舔出高潮| 精品乱码久久久久久99久播| 亚洲中文日韩欧美视频| 日韩av在线大香蕉| 999久久久精品免费观看国产| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 婷婷色综合大香蕉| av在线老鸭窝| 乱人视频在线观看| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 久久久国产成人免费| 日韩欧美 国产精品| 日本欧美国产在线视频| 国产一区二区三区视频了| 久久精品国产亚洲网站| 欧美bdsm另类| 亚洲三级黄色毛片| 校园人妻丝袜中文字幕| 在线观看免费视频日本深夜| 在线观看午夜福利视频| 国产视频一区二区在线看| 1024手机看黄色片| 国产一区二区三区av在线 | 狠狠狠狠99中文字幕| 中文亚洲av片在线观看爽| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 亚洲自拍偷在线| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 99国产精品一区二区蜜桃av| 国内精品美女久久久久久| 色视频www国产| 精品一区二区免费观看| 国产在线男女| 夜夜爽天天搞| 22中文网久久字幕| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 国产免费男女视频| 亚洲欧美清纯卡通| 国产精品福利在线免费观看| 亚洲天堂国产精品一区在线| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 一级黄色大片毛片| 亚洲人成伊人成综合网2020| 久久99热这里只有精品18| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 岛国在线免费视频观看| 色哟哟哟哟哟哟| 欧美中文日本在线观看视频| 88av欧美| 亚洲,欧美,日韩| 午夜免费激情av| av中文乱码字幕在线| 直男gayav资源| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产毛片a区久久久久| 亚洲欧美日韩高清专用| 亚洲精品成人久久久久久| 成年免费大片在线观看| 美女黄网站色视频| 国产伦在线观看视频一区| 最后的刺客免费高清国语| 欧美又色又爽又黄视频| av黄色大香蕉| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 在线观看66精品国产| 少妇人妻精品综合一区二区 | 一级黄色大片毛片| 亚洲人成伊人成综合网2020| www.色视频.com| 亚洲精华国产精华液的使用体验 | 久久久久久久久久黄片| 国产欧美日韩精品一区二区| a级毛片a级免费在线| 欧美日本视频| 亚洲七黄色美女视频| 一级黄色大片毛片| 桃红色精品国产亚洲av| 精品一区二区三区人妻视频| 成人性生交大片免费视频hd| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 22中文网久久字幕| 久久久久性生活片| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 如何舔出高潮| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| av在线老鸭窝| 麻豆国产97在线/欧美| 在线播放无遮挡| 日日干狠狠操夜夜爽| 免费av不卡在线播放| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 不卡一级毛片| bbb黄色大片| 成人三级黄色视频| 欧美国产日韩亚洲一区| 国产精品一及| 免费人成在线观看视频色| 露出奶头的视频| 伊人久久精品亚洲午夜| 日本 欧美在线| 国产一区二区三区视频了| bbb黄色大片| 国产真实伦视频高清在线观看 | 久久99热这里只有精品18| 成人一区二区视频在线观看| 综合色av麻豆| 女同久久另类99精品国产91| 国产69精品久久久久777片| 国产高清视频在线观看网站| 婷婷亚洲欧美| 三级毛片av免费| 我的女老师完整版在线观看| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 日韩欧美精品免费久久| 精品久久久久久,| 国产精品电影一区二区三区| 精品久久久久久久末码| 亚洲乱码一区二区免费版| 久久久久久久亚洲中文字幕| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 日韩精品青青久久久久久| 最近最新中文字幕大全电影3| 搡老妇女老女人老熟妇| 日本免费一区二区三区高清不卡| 国产精品永久免费网站| 亚洲av一区综合| 成人毛片a级毛片在线播放| 国产av一区在线观看免费| 制服丝袜大香蕉在线| 老熟妇仑乱视频hdxx| 在线播放国产精品三级| 超碰av人人做人人爽久久| 日韩欧美 国产精品| 99久久成人亚洲精品观看| 我要搜黄色片| 日本免费一区二区三区高清不卡| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 亚洲最大成人手机在线| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 国模一区二区三区四区视频| 国产真实伦视频高清在线观看 | 丝袜美腿在线中文| av天堂在线播放| 悠悠久久av| 男人狂女人下面高潮的视频| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 日本黄色视频三级网站网址| 精品日产1卡2卡|