• <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 ?

    基于改進(jìn)PSO算法的SVM在甲烷測(cè)量中的應(yīng)用*

    2017-09-22 03:52:29陳紅巖郭晶晶袁月峰李孝祿
    傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2017年9期
    關(guān)鍵詞:極值甲烷紅外

    鮑 立,陳紅巖,郭晶晶,袁月峰,李孝祿

    (中國(guó)計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,杭州 310018)

    基于改進(jìn)PSO算法的SVM在甲烷測(cè)量中的應(yīng)用*

    鮑 立,陳紅巖*,郭晶晶,袁月峰,李孝祿

    (中國(guó)計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,杭州 310018)

    針對(duì)甲烷氣體定量分析過(guò)程中,傳統(tǒng)SVM模型預(yù)測(cè)精度低、收斂速度慢等問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)PSO算法的SVM回歸模型。該模型在傳統(tǒng)PSO算法尋優(yōu)的基礎(chǔ)上,引入動(dòng)量項(xiàng)的同時(shí)增加隨機(jī)粒子個(gè)體極值的追隨因子,使粒子不僅追隨全局最優(yōu)解和局部最優(yōu)解,還跟隨種群中任一粒子的個(gè)體極值,使得尋優(yōu)算法后期收斂速度較快,不易陷入局部最小值。實(shí)驗(yàn)中,對(duì)0~5.05%濃度的25組標(biāo)準(zhǔn)甲烷樣氣進(jìn)行建模分析,并與傳統(tǒng)PSO算法尋優(yōu)模型和Grid搜索法尋優(yōu)模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,采用改進(jìn)PSO算法建立的SVM回歸模型均方根誤差小,收斂速度快。

    檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置;SVM;改進(jìn)PSO算法;回歸分析;紅外甲烷傳感器

    隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,對(duì)采礦行業(yè)的需求與日俱增,但要保證煤礦開(kāi)采安全順利的進(jìn)行,對(duì)甲烷的測(cè)量精度具有較高的要求,因?yàn)榧淄闅怏w屬于易燃易爆危險(xiǎn)氣體,稍有不慎就會(huì)引發(fā)爆炸,造成重大的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。目前,由于紅外甲烷傳感器[1]測(cè)量精度較高,使用壽命較長(zhǎng),越來(lái)越多的被用于煤礦開(kāi)采過(guò)程中甲烷氣體的測(cè)量。但其測(cè)量精度仍需進(jìn)一步提高,以確保工作人員的生命財(cái)產(chǎn)安全。

    近些年來(lái),眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者致力于如何減小甲烷氣體的測(cè)量誤差,提出了許多方法,如分段插值法、最小二乘法、多元回歸、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及SVM等。John Leis等[2]針對(duì)固態(tài)紅外光源的光學(xué)通量易受溫度影響的問(wèn)題,提出了利用脈沖結(jié)電壓測(cè)量發(fā)射的紅外通量并引入補(bǔ)償算法;梁永直等[3]在最小二乘法的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的分段最小二乘法,減小了擬合誤差,節(jié)省了存儲(chǔ)空間,加快了運(yùn)算速度;李卯東等[4]提出了改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,克服了傳統(tǒng)最小二乘法擬合時(shí)計(jì)算復(fù)雜、誤差較大的缺點(diǎn);曲健等[5]提出了利用改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法進(jìn)行SVM核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu),建立出預(yù)測(cè)精度較高、用時(shí)較短的SVM回歸模型;劉文貞等[6]在傳統(tǒng)單核SVM的基礎(chǔ)上提出了一種混合核ε-SVM,對(duì)汽車(chē)尾氣進(jìn)行定量分析,提高了模型的泛化能力以及預(yù)測(cè)精度。

    由于SVM具有小樣本學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、預(yù)測(cè)誤差小以及泛化能力好等突出優(yōu)點(diǎn),已被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域。本文在前人的基礎(chǔ)上提出了一種基于改進(jìn)PSO算法的SVM,采用紅外甲烷傳感器對(duì)濃度范圍在0~5.05%的25組甲烷標(biāo)準(zhǔn)樣氣進(jìn)行采集,將其中20組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集建立SVM回歸模型,5組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)精度。

    1 SVM回歸模型

    SVM[7-8]是由Vapnik等人根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則提出的,它能夠盡量提高學(xué)習(xí)機(jī)的推廣能力,即使由有限數(shù)據(jù)集得到的判別函數(shù)對(duì)獨(dú)立的測(cè)試集仍能夠取得較小的誤差,此外,SVM是一個(gè)凸二次優(yōu)化問(wèn)題,能夠保證找到的極值解就是全局最優(yōu)解。SVM回歸分析模型利用核函數(shù)將紅外甲烷傳感器測(cè)量得到的原始數(shù)據(jù)映射到高維空間,然后在高維空間進(jìn)行回歸分析,建立紅外甲烷傳感器測(cè)量輸出的電壓差值比與待測(cè)甲烷氣體濃度的回歸模型。

    本文將甲烷濃度值和對(duì)應(yīng)的紅外甲烷傳感器測(cè)量輸出的電壓差值比構(gòu)成數(shù)據(jù)集T={(x1,y1),…,(xl,yl)}∈(R×R),其中,xi∈R為紅外甲烷傳感器輸出的電壓差值比,yi∈R為對(duì)應(yīng)的甲烷濃度值,i=1,2,…,l。按照式(1)進(jìn)行回歸分析:

    f(xi)=ω·φ(xi)+b

    (1)

    式中:ω為回歸系數(shù),φ(xi)為輸入空間到特征空間的映射函數(shù),b為閾值。

    優(yōu)化問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為如下最小化式:

    (2)

    (3)

    引入Lagrange函數(shù)求解式(2)和式(3),通過(guò)核函數(shù)K(xi,xj)將高維空間的內(nèi)積運(yùn)算轉(zhuǎn)換到原二維空間計(jì)算,有:

    (4)

    (5)

    經(jīng)求解得到:

    (6)

    從而可以得到SVM模型的回歸函數(shù)為:

    (7)

    在SVM建模過(guò)程中常用到的核函數(shù)有線(xiàn)性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基(RBF)核函數(shù)以及兩層感知器核函數(shù)。本文選擇RBF核函數(shù),其表達(dá)式如下:

    K(xi,xj)=exp(-g‖xi-xj‖2)g>0

    (8)

    式中:參數(shù)g為核函數(shù)中g(shù)amma參數(shù),若k為屬性的數(shù)目,則g默認(rèn)為1/k。

    2 改進(jìn)的PSO算法

    在使用SVM建立回歸模型分析時(shí),想要得到較滿(mǎn)意的結(jié)果,需要調(diào)整相關(guān)參數(shù)(主要是懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)g)才能得到比較理想的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。本文選擇PSO算法實(shí)現(xiàn)SVM的參數(shù)尋優(yōu)[9-10],但是傳統(tǒng)的PSO 算法存在后期收斂速度緩慢、易陷入局部極小點(diǎn)等問(wèn)題,為了同時(shí)克服這些缺陷,本文在引入動(dòng)量項(xiàng)的同時(shí)增加隨機(jī)粒子個(gè)體極值的追隨因子,使得粒子不僅追隨全局最優(yōu)解和局部最優(yōu)解,還跟隨種群中任一粒子的個(gè)體極值以達(dá)到既緩和后期震蕩又解決后期趨同的目的。

    傳統(tǒng)的PSO算法速度和位置更新公式為:

    (9)

    (10)

    (11)

    改進(jìn)后的粒子群速度和位置更新公式為:

    (12)

    動(dòng)量項(xiàng)的引入使得算法在修正粒子速度時(shí),不僅考慮了個(gè)體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值,還考慮了速度修正量歷史變化趨勢(shì)的影響,從而減小了進(jìn)化過(guò)程中的震蕩。此外,在粒子的迭代過(guò)程中,通過(guò)pgbest、pibest和pi共同向下一代傳遞信息,增大了粒子所獲得的信息量。由于pi的權(quán)重值很小,相當(dāng)于在原有基礎(chǔ)上增加了一個(gè)小能量干擾以實(shí)現(xiàn)粒子的多樣性,從而避免了算法的過(guò)分早熟。

    圖1 紅外甲烷傳感器檢測(cè)原理框圖

    3 實(shí)驗(yàn)分析

    本實(shí)驗(yàn)采用紅外吸收光譜原理[1]制作的甲烷傳感器對(duì)濃度范圍在0~5.05%的25組標(biāo)準(zhǔn)甲烷樣氣進(jìn)行測(cè)量,其輸出為測(cè)量通道和參考通道的電壓差與參考通道電壓的比值。該紅外甲烷傳感器檢測(cè)原理框圖如圖1所示,上位機(jī)界面如圖2所示,測(cè)量數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。選擇其中20組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,建立SVM回歸模型并檢驗(yàn)?zāi)P驮谟?xùn)練集上的回歸效果;選擇濃度為0.35、1.38、2.42、3.52、4.79的5組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,用建立好的回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè),驗(yàn)證SVM回歸模型的預(yù)測(cè)精度和水平[11]。

    圖2 上位機(jī)界面

    甲烷濃度/%電壓差值比甲烷濃度/%電壓差值比0-2.31422.42-1.93150.18-2.27762.68-1.90470.35-2.25342.88-1.86960.57-2.21323.13-1.83970.78-2.18083.34-1.81230.94-2.15683.52-1.78111.13-2.12563.77-1.75871.38-2.08853.98-1.72961.55-2.05474.26-1.69311.71-2.03214.53-1.66231.89-1.99854.79-1.63592.01-1.97935.05-1.60212.25-1.9562

    模型的建立需要找到最優(yōu)的懲罰因子C和RBF核函數(shù)參數(shù)g,本文采用改進(jìn)的PSO算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),選擇最小化式(13)所示的均方根誤差函數(shù)為目標(biāo)函數(shù),選擇適應(yīng)度函數(shù)為式(14)所示,

    (13)

    Ffitness=Fmse(C,g)

    (14)

    參數(shù)尋優(yōu)具體步驟如下:

    輸入:粒子的維數(shù)和個(gè)數(shù);

    輸出:SVM最佳參數(shù)組合(C,g)。

    ①初始化。隨機(jī)初始化SVM參數(shù)組合(C,g)在解空間中的位置、粒子的初始位置和速度,設(shè)置粒子的最大速度vmax、最大迭代次數(shù)、權(quán)重取值范圍以及SVM各參數(shù)取值范圍。

    ②計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值。設(shè)置每個(gè)粒子的個(gè)體極值pibest為當(dāng)前位置,根據(jù)式(14)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值,取適應(yīng)度值最優(yōu)的粒子個(gè)體極值為最初的全局極值pgbest。

    ③根據(jù)式(12)更新粒子的速度和位置,根據(jù)式(13)、式(14)更新適應(yīng)度值Ffitness,令pipresent=Ffitness。

    ④比較當(dāng)前粒子的個(gè)體最優(yōu)極值pibest和當(dāng)前適應(yīng)度值pipresent,若pipresent>pibest,則pipresent=Fibest。

    ⑤比較更新之后pipresent和全局最優(yōu)位置pgbest的大小,其中較小的即為最終的全局最優(yōu)解。

    ⑥判斷是否滿(mǎn)足迭代終止條件,滿(mǎn)足則停止迭代,輸出最優(yōu)的SVM參數(shù)組合,不滿(mǎn)足則轉(zhuǎn)步驟②。當(dāng)使得最優(yōu)解的參數(shù)組合不唯一時(shí),取C值最小的那組。

    目前,學(xué)者們普遍采用傳統(tǒng)PSO算法和Grid搜索法[5]來(lái)進(jìn)行SVM參數(shù)尋優(yōu)。為了顯示改進(jìn)PSO算法優(yōu)化SVM參數(shù)的優(yōu)勢(shì),本文分別采用3種尋優(yōu)方法建立SVM回歸模型,進(jìn)行對(duì)比分析。表2為3種尋優(yōu)方法建立SVM回歸模型時(shí)的最優(yōu)參數(shù)、所需時(shí)間以及均方根誤差。

    表2 模型參數(shù)尋優(yōu)對(duì)比

    圖3~圖5分別為3種尋優(yōu)方法建立SVM回歸模型時(shí)在訓(xùn)練集上驗(yàn)證模型回歸效果圖[12-13]。

    圖5 改進(jìn)PSO算法-SVM

    圖3 傳統(tǒng)PSO算法-SVM

    圖4 Grid搜索法-SVM

    由表2可知采用改進(jìn)PSO算法尋優(yōu)得到的參數(shù)C明顯小于傳統(tǒng)PSO算法和Grid搜索法,而過(guò)大的C容易引起模型的過(guò)學(xué)習(xí);尋優(yōu)時(shí)間明顯縮短;并且均方根誤差最小。由圖3到圖5對(duì)比可知采用改進(jìn)PSO算法建立SVM回歸模型的回歸效果最好。

    將改進(jìn)PSO算法尋優(yōu)得到的最優(yōu)參數(shù)組合(C,g)=(1.253 8,1.624 5)代入SVM建立模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,可以得到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖6所示[14]。從圖6可以看出基于改進(jìn)PSO算法的SVM模型預(yù)測(cè)曲線(xiàn)很好的逼近期望曲線(xiàn),達(dá)到較高的預(yù)測(cè)精度。

    圖6 甲烷氣體模型預(yù)測(cè)輸出與期望輸出對(duì)比圖

    3種模型預(yù)測(cè)誤差對(duì)比如表3所示。

    表3 模型預(yù)測(cè)誤差對(duì)比

    由表3可知,基于改進(jìn)PSO算法-SVM模型預(yù)測(cè)的絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差都明顯低于傳統(tǒng)PSO算法-SVM模型和Grid搜索法-SVM模型,并且絕對(duì)誤差小于0.1%,相對(duì)誤差小于5%,滿(mǎn)足行業(yè)內(nèi)對(duì)甲烷測(cè)量誤差的要求。

    4 結(jié)論

    本文在傳統(tǒng)的PSO算法尋優(yōu)的基礎(chǔ)上,引入動(dòng)量項(xiàng)的同時(shí)使得粒子不僅追隨全局最優(yōu)解和局部最優(yōu)解,還跟隨種群中任一粒子的個(gè)體極值以達(dá)到既緩和后期震蕩又解決后期趨同的目的,使得尋優(yōu)算法后期收斂速度較快,不易陷入局部最小值。通過(guò)采用3種尋優(yōu)方法建立SVM回歸模型進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明,改進(jìn)的PSO算法尋優(yōu)速度最快,建立的SVM模型回歸效果最好,預(yù)測(cè)精度最高。因此,該方法可以考慮用于煤礦開(kāi)采過(guò)程中甲烷氣體的定量分析,在一定程度上可以提高甲烷的預(yù)測(cè)精度,給工作人員的生命財(cái)產(chǎn)安全增加保障。

    [1] 譚秋林. 紅外光學(xué)氣體傳感器及檢測(cè)系統(tǒng)[M]. 北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2013:1-139.

    [2] John Leis,David Buttsworth. A Temperature Compensation Technique for Near-Infrared Mathane Gas Threshold Detection[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics,2016,63(3):1813-1821.

    [3] 梁永直,李卯東,夏路易,等. 紅外甲烷傳感器檢測(cè)中的算法研究[J]. 儀表技術(shù)與傳感器,2012,27(11):149-150.

    [4] 李卯東,梁永直. 基于遺傳優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在甲烷檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 工礦自動(dòng)化,2013,39(2):51-53.

    [5] 曲健,陳紅巖,劉文貞,等. 基于改進(jìn)網(wǎng)格搜索法的支持向量機(jī)在氣體定量分析中的應(yīng)用[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2015,28(5):774-778.

    [6] 劉文貞,陳紅巖,李孝祿,等. 基于自適應(yīng)變異粒子群算法的混合核ε-SVM在混合氣體定量分析中的應(yīng)用[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2016,29(9):1464-1470.

    [7] 王宏偉,韓云濤,彭繼慎. 基于TSPSO支持向量機(jī)紅外甲烷傳感器動(dòng)態(tài)補(bǔ)償[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2013,26(9):1193-1197.

    [8] 張麗. 基于支持向量機(jī)的礦用紅外瓦斯檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 北京:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京),2010.

    [9] 鄒心遙,陳敬偉,姚若河. 采用粒子群優(yōu)化的SVM算法在數(shù)據(jù)分類(lèi)中的應(yīng)用[J]. 華僑大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,37(2):171-174.

    [10] 王利霞. 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法及其在數(shù)據(jù)分類(lèi)中的應(yīng)用[D]. 西安:西安電子科技大學(xué),2014.

    [11] 曲健,陳紅巖,劉文貞,等. 基于自適應(yīng)變異粒子群優(yōu)化的SVM在混合氣體分析中的應(yīng)用[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2015,28(8):1262-1268.

    [12] 王小川,史峰,郁磊,等. MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43個(gè)案例分析[M]. 北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2013:1-394.

    [13] 余勝威. MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用(進(jìn)階篇)[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2015:298-310.

    [14] 徐云升,黎瑞珍,張鐵濤,等. 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理與科技繪圖[M]. 華南理工大學(xué)出版社,2010:1-176.

    鮑立(1991-),男,漢族,安徽省安慶市,在讀研究生,主要研究方向?yàn)闄z測(cè)技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng),2298926413@qq.com;

    陳紅巖(1965-),男,浙江杭州市,教授,研究生導(dǎo)師,浙江大學(xué)內(nèi)燃機(jī)工程專(zhuān)業(yè)碩士、博士學(xué)位;上海交通大學(xué)動(dòng)力與機(jī)械工程專(zhuān)業(yè)博士后。主要研究領(lǐng)域?yàn)槠?chē)電子、發(fā)動(dòng)機(jī)排放與控制、氣體檢測(cè)等,bbchy@163.com。

    ApplicationofSVMBasedonImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithminMethaneMeasurement*

    BAOLi,CHENHongyan*,GUOJingjing,YUANYuefeng,LIXiaolu

    (College of Mechanical and Electrical Engineering,China Jiliang University,Hangzhou 310018,China)

    In the process of methane gas quantitative analysis,the traditional SVM model has some problems of low prediction precision and slow convergence speed and so on. To solve these problems,a SVM regression model based on improved PSO algorithm is presented. On the basis of the traditional PSO algorithm,the model introduces momentum and simultaneously increases following factors for the individual extremum of random particles to make the particles not only follow the global optimal solution and local optimal solution,follow the individual extremum of any particle in the population. This method makes optimum algorithm have a faster convergence speed and be not easy to fall into local minimum. In experiments,building a model and analyzing for 25 groups of methane gas that the concentration is range from 0 to 5.05%,and then doing a comparison with traditional PSO algorithm and Grid search method. Results show that the SVM regression model based on improved PSO algorithm has a smaller root-mean-square error and faster convergence speed.

    detection technique and automatic device;SVM;improved particle swarm optimization algorithm;regression analysis;infrared methane sensor

    項(xiàng)目來(lái)源:浙江省大學(xué)生科技創(chuàng)新活動(dòng)計(jì)劃暨新苗人才計(jì)劃項(xiàng)目(省級(jí))(2016R409)

    2017-02-23修改日期:2017-04-14

    TP274.2

    :A

    :1004-1699(2017)09-1454-05

    10.3969/j.issn.1004-1699.2017.09.026

    猜你喜歡
    極值甲烷紅外
    網(wǎng)紅外賣(mài)
    極值點(diǎn)帶你去“漂移”
    閃亮的中國(guó)紅外『芯』
    金橋(2021年4期)2021-05-21 08:19:20
    液氧甲烷發(fā)動(dòng)機(jī)
    極值點(diǎn)偏移攔路,三法可取
    論煤炭運(yùn)輸之甲烷爆炸
    水上消防(2020年1期)2020-07-24 09:26:02
    TS系列紅外傳感器在嵌入式控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
    電子制作(2019年7期)2019-04-25 13:17:14
    一類(lèi)“極值點(diǎn)偏移”問(wèn)題的解法與反思
    Gas from human waste
    基于快速遞推模糊2-劃分熵圖割的紅外圖像分割
    波多野结衣一区麻豆| 亚洲五月婷婷丁香| 亚洲精品在线观看二区| netflix在线观看网站| 精品国内亚洲2022精品成人 | 悠悠久久av| 女人精品久久久久毛片| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 成人特级黄色片久久久久久久| a级毛片在线看网站| 一二三四在线观看免费中文在| 欧美在线一区亚洲| 亚洲一区中文字幕在线| 国产成人精品无人区| 亚洲精品一二三| 亚洲熟女毛片儿| 久久 成人 亚洲| 日本vs欧美在线观看视频| 久久久久久久午夜电影 | 国产成人精品无人区| 欧美精品啪啪一区二区三区| 精品免费久久久久久久清纯 | 高清毛片免费观看视频网站 | 在线观看免费高清a一片| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 丰满迷人的少妇在线观看| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 久久中文字幕一级| 欧美乱码精品一区二区三区| videosex国产| 亚洲全国av大片| 青草久久国产| 999久久久精品免费观看国产| 18在线观看网站| 亚洲熟女毛片儿| 久久性视频一级片| 午夜两性在线视频| 亚洲五月婷婷丁香| 国产一区二区三区视频了| 久久性视频一级片| 12—13女人毛片做爰片一| 免费观看a级毛片全部| 亚洲精品中文字幕在线视频| 超色免费av| 国产视频一区二区在线看| 18在线观看网站| 在线观看www视频免费| 欧美精品一区二区免费开放| 一区二区三区激情视频| 高清毛片免费观看视频网站 | 69精品国产乱码久久久| 久久久久久人人人人人| 久99久视频精品免费| av中文乱码字幕在线| 精品久久蜜臀av无| 国产一区在线观看成人免费| 国产男女内射视频| 亚洲av美国av| 看片在线看免费视频| 日韩视频一区二区在线观看| 不卡av一区二区三区| 亚洲七黄色美女视频| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 视频在线观看一区二区三区| 超碰97精品在线观看| 一区在线观看完整版| 999久久久国产精品视频| 亚洲人成伊人成综合网2020| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 国产精品亚洲av一区麻豆| 一区福利在线观看| 久久久久精品国产欧美久久久| 深夜精品福利| 中文字幕av电影在线播放| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 国产欧美日韩一区二区三| 精品少妇久久久久久888优播| av有码第一页| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 天堂中文最新版在线下载| 午夜激情av网站| 欧美精品一区二区免费开放| 日韩欧美国产一区二区入口| 亚洲精品国产一区二区精华液| 久久精品国产清高在天天线| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 亚洲中文av在线| 欧美性长视频在线观看| 男女下面插进去视频免费观看| 日韩中文字幕欧美一区二区| 精品一区二区三区四区五区乱码| 日本欧美视频一区| 国产在线精品亚洲第一网站| 国产成人精品在线电影| 久久国产精品大桥未久av| 久久久久久久午夜电影 | 国产一区有黄有色的免费视频| 国产熟女午夜一区二区三区| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 99久久人妻综合| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 精品国产一区二区久久| 精品一品国产午夜福利视频| 精品国内亚洲2022精品成人 | 国产av又大| 激情视频va一区二区三区| 精品久久蜜臀av无| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 麻豆成人av在线观看| 精品无人区乱码1区二区| av视频免费观看在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 中文字幕人妻熟女乱码| 欧美国产精品va在线观看不卡| 一进一出好大好爽视频| 在线观看免费午夜福利视频| 又黄又粗又硬又大视频| 精品国产美女av久久久久小说| 操出白浆在线播放| 97人妻天天添夜夜摸| 99热网站在线观看| 日韩三级视频一区二区三区| 少妇 在线观看| 国产精品免费大片| 国产伦人伦偷精品视频| 成人国产一区最新在线观看| 最近最新中文字幕大全电影3 | av电影中文网址| 久久香蕉激情| 亚洲久久久国产精品| 亚洲专区国产一区二区| 成年女人毛片免费观看观看9 | 欧美在线一区亚洲| tube8黄色片| 看黄色毛片网站| 国产av又大| 人妻一区二区av| 少妇 在线观看| 午夜成年电影在线免费观看| 国产伦人伦偷精品视频| 日本五十路高清| 国产成人精品久久二区二区免费| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 在线永久观看黄色视频| 手机成人av网站| 久久草成人影院| 黑丝袜美女国产一区| 国产精品综合久久久久久久免费 | 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 亚洲精品成人av观看孕妇| 夫妻午夜视频| 欧美激情 高清一区二区三区| 美女福利国产在线| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 亚洲专区国产一区二区| 午夜福利在线观看吧| 国产精品久久久av美女十八| 欧美乱色亚洲激情| 国产97色在线日韩免费| 日韩视频一区二区在线观看| 国产精品影院久久| 亚洲中文日韩欧美视频| 69精品国产乱码久久久| 国产一区在线观看成人免费| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 咕卡用的链子| e午夜精品久久久久久久| 丝袜美腿诱惑在线| 精品久久久久久,| 香蕉久久夜色| 日本vs欧美在线观看视频| 国产精品一区二区在线观看99| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 亚洲在线自拍视频| 一区在线观看完整版| 天堂动漫精品| 老汉色∧v一级毛片| 黄色怎么调成土黄色| 成人黄色视频免费在线看| 一二三四社区在线视频社区8| 日本黄色视频三级网站网址 | 国产男靠女视频免费网站| 在线国产一区二区在线| aaaaa片日本免费| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 新久久久久国产一级毛片| 日韩免费高清中文字幕av| 久久久国产成人精品二区 | 国产男女超爽视频在线观看| 国产精品偷伦视频观看了| 亚洲精华国产精华精| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲性夜色夜夜综合| 久久中文字幕人妻熟女| 他把我摸到了高潮在线观看| 国产高清视频在线播放一区| 午夜91福利影院| 欧美一级毛片孕妇| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 国产精品综合久久久久久久免费 | 咕卡用的链子| 国产激情久久老熟女| 亚洲五月婷婷丁香| 免费在线观看黄色视频的| 国产亚洲欧美98| av网站在线播放免费| www.精华液| 久久国产精品人妻蜜桃| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 国产1区2区3区精品| 9色porny在线观看| 亚洲欧美激情综合另类| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 老鸭窝网址在线观看| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 精品人妻1区二区| 色老头精品视频在线观看| 国产精品一区二区在线不卡| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 免费在线观看日本一区| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 国产在线一区二区三区精| 国产精品国产高清国产av | 久久久国产欧美日韩av| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 日日夜夜操网爽| 国产精品亚洲av一区麻豆| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 9色porny在线观看| e午夜精品久久久久久久| 久久精品成人免费网站| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 国产精品久久久av美女十八| 日本wwww免费看| 性色av乱码一区二区三区2| 18禁国产床啪视频网站| 日本五十路高清| 久久香蕉精品热| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 亚洲精品国产色婷婷电影| 无人区码免费观看不卡| 母亲3免费完整高清在线观看| 午夜福利,免费看| 极品少妇高潮喷水抽搐| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲精品av麻豆狂野| 少妇的丰满在线观看| 又大又爽又粗| 免费观看人在逋| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 97人妻天天添夜夜摸| 精品高清国产在线一区| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 久久这里只有精品19| 国产精品久久视频播放| 91成年电影在线观看| 国产真人三级小视频在线观看| 日日爽夜夜爽网站| 在线观看免费视频日本深夜| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 又黄又粗又硬又大视频| 99精品在免费线老司机午夜| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 在线av久久热| 久99久视频精品免费| 咕卡用的链子| 精品一品国产午夜福利视频| av网站免费在线观看视频| 久久人妻av系列| 久久久久国产一级毛片高清牌| 在线观看日韩欧美| 久久精品亚洲av国产电影网| 亚洲黑人精品在线| 黄色视频,在线免费观看| 成年人免费黄色播放视频| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 大香蕉久久成人网| 大型av网站在线播放| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 极品少妇高潮喷水抽搐| 中文字幕制服av| 久久久久久免费高清国产稀缺| 久久国产精品影院| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 一级毛片高清免费大全| 免费观看精品视频网站| 欧美久久黑人一区二区| 多毛熟女@视频| 久久久国产一区二区| 中文字幕色久视频| 欧美丝袜亚洲另类 | 国产精品秋霞免费鲁丝片| 大香蕉久久成人网| 午夜免费观看网址| 又紧又爽又黄一区二区| svipshipincom国产片| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产人伦9x9x在线观看| 在线av久久热| 夜夜夜夜夜久久久久| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 日韩有码中文字幕| 人人妻人人澡人人看| 国产成人精品在线电影| 99国产极品粉嫩在线观看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 在线观看免费午夜福利视频| www.999成人在线观看| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 在线播放国产精品三级| 中亚洲国语对白在线视频| 人妻 亚洲 视频| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 高潮久久久久久久久久久不卡| xxx96com| 丰满饥渴人妻一区二区三| 1024香蕉在线观看| 一级片免费观看大全| e午夜精品久久久久久久| 国产99久久九九免费精品| 麻豆成人av在线观看| 欧美在线黄色| 俄罗斯特黄特色一大片| 午夜精品久久久久久毛片777| 黄色怎么调成土黄色| 国产成人av激情在线播放| 国产精品电影一区二区三区 | 久久久国产欧美日韩av| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 午夜福利欧美成人| 国产av一区二区精品久久| 国产一卡二卡三卡精品| 他把我摸到了高潮在线观看| 一a级毛片在线观看| tube8黄色片| 精品一品国产午夜福利视频| 丰满的人妻完整版| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 精品一区二区三卡| 欧美午夜高清在线| 欧美黑人欧美精品刺激| 国产精品九九99| 日韩欧美免费精品| 交换朋友夫妻互换小说| 日韩大码丰满熟妇| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 免费在线观看亚洲国产| 欧美一级毛片孕妇| 久久久久精品国产欧美久久久| 精品久久久久久久久久免费视频 | 99在线人妻在线中文字幕 | www.熟女人妻精品国产| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 成人精品一区二区免费| 一本综合久久免费| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产淫语在线视频| 亚洲第一青青草原| 视频区欧美日本亚洲| 性色av乱码一区二区三区2| 久久亚洲真实| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 很黄的视频免费| 国产97色在线日韩免费| 最新的欧美精品一区二区| 成人免费观看视频高清| 男女午夜视频在线观看| av免费在线观看网站| 久久 成人 亚洲| 美女扒开内裤让男人捅视频| 久久久国产成人免费| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲av美国av| 一级a爱片免费观看的视频| 999久久久精品免费观看国产| 老司机深夜福利视频在线观看| 久久久久久久久免费视频了| 少妇的丰满在线观看| 免费观看a级毛片全部| 在线观看免费午夜福利视频| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 午夜精品在线福利| 狂野欧美激情性xxxx| 夫妻午夜视频| 看黄色毛片网站| 欧美成人午夜精品| 村上凉子中文字幕在线| 99热只有精品国产| 男女之事视频高清在线观看| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 在线av久久热| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 欧美性长视频在线观看| 国产高清视频在线播放一区| 一a级毛片在线观看| 久久久国产精品麻豆| 国产黄色免费在线视频| 女人精品久久久久毛片| 国产成人av激情在线播放| 久久久久国产精品人妻aⅴ院 | 天天操日日干夜夜撸| 美女 人体艺术 gogo| 国产高清videossex| 无限看片的www在线观看| 黄色 视频免费看| 精品一区二区三卡| 90打野战视频偷拍视频| 青草久久国产| 亚洲avbb在线观看| 99久久99久久久精品蜜桃| 动漫黄色视频在线观看| av天堂久久9| 脱女人内裤的视频| 亚洲专区国产一区二区| 日本黄色视频三级网站网址 | 色婷婷av一区二区三区视频| 高清欧美精品videossex| 久久狼人影院| av福利片在线| 淫妇啪啪啪对白视频| 久久香蕉精品热| 亚洲国产看品久久| 国产三级黄色录像| 制服诱惑二区| 国产高清国产精品国产三级| 曰老女人黄片| 亚洲第一av免费看| 99精国产麻豆久久婷婷| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 欧美久久黑人一区二区| 一级a爱视频在线免费观看| 亚洲成人免费av在线播放| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 国产色视频综合| 久久ye,这里只有精品| 精品福利观看| 国产成人精品在线电影| av天堂久久9| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 亚洲av欧美aⅴ国产| 99精品在免费线老司机午夜| 无遮挡黄片免费观看| 久久精品成人免费网站| 在线观看免费高清a一片| 国产又色又爽无遮挡免费看| 精品熟女少妇八av免费久了| 国产成人免费无遮挡视频| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 精品福利观看| 十八禁高潮呻吟视频| 大陆偷拍与自拍| 极品人妻少妇av视频| 99精品在免费线老司机午夜| 亚洲精品中文字幕在线视频| 国产精品国产av在线观看| 亚洲国产欧美一区二区综合| 亚洲国产中文字幕在线视频| 国产精品久久久久成人av| 男女午夜视频在线观看| 叶爱在线成人免费视频播放| 两人在一起打扑克的视频| 99久久综合精品五月天人人| 一区二区三区国产精品乱码| 曰老女人黄片| 国产男靠女视频免费网站| 国产精品av久久久久免费| 欧美丝袜亚洲另类 | 精品国产乱子伦一区二区三区| 超碰97精品在线观看| 91精品三级在线观看| 免费观看a级毛片全部| 国精品久久久久久国模美| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 国产精品一区二区在线观看99| 免费在线观看亚洲国产| 欧美乱码精品一区二区三区| tube8黄色片| 久久精品国产亚洲av高清一级| 亚洲综合色网址| 欧美精品亚洲一区二区| 久久天堂一区二区三区四区| 国产精品偷伦视频观看了| 国产精品一区二区免费欧美| 国产成人欧美| 露出奶头的视频| 免费不卡黄色视频| 国产精品久久久久成人av| 亚洲国产看品久久| 国产黄色免费在线视频| 国产成人av激情在线播放| 午夜精品国产一区二区电影| 黄色视频不卡| 老司机午夜十八禁免费视频| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 午夜福利欧美成人| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 精品熟女少妇八av免费久了| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 免费少妇av软件| 国产精品久久视频播放| 午夜免费鲁丝| 日本五十路高清| 亚洲黑人精品在线| 精品久久久久久久久久免费视频 | 国产成人欧美在线观看 | 国产aⅴ精品一区二区三区波| 国产亚洲一区二区精品| 久久久国产精品麻豆| 中出人妻视频一区二区| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 99国产精品免费福利视频| bbb黄色大片| 女性被躁到高潮视频| 久久中文看片网| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 女性被躁到高潮视频| 在线免费观看的www视频| 午夜老司机福利片| 激情在线观看视频在线高清 | 久久久国产成人精品二区 | 国产精品电影一区二区三区 | 国产色视频综合| 在线观看舔阴道视频| 日韩欧美一区视频在线观看| 久久香蕉激情| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 在线免费观看的www视频| x7x7x7水蜜桃| 久久国产精品影院| 女人久久www免费人成看片| 精品欧美一区二区三区在线| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲人成77777在线视频| 国产精品 欧美亚洲| 自线自在国产av| 国产精品久久视频播放| 中文字幕高清在线视频| 久热这里只有精品99| 黄色片一级片一级黄色片| 欧美日韩精品网址| 女人久久www免费人成看片| 欧美中文综合在线视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 亚洲国产欧美一区二区综合| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 欧美黑人精品巨大| 精品久久久久久电影网| 九色亚洲精品在线播放| 一个人免费在线观看的高清视频| 免费av中文字幕在线| 午夜免费成人在线视频| 黄片大片在线免费观看| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 久久久久精品人妻al黑| 午夜久久久在线观看| 男人舔女人的私密视频| 久久精品91无色码中文字幕| 黑人操中国人逼视频| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 妹子高潮喷水视频| 免费人成视频x8x8入口观看| 色播在线永久视频| 亚洲av美国av| 国产精品免费大片| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 久久九九热精品免费| a级毛片黄视频| 亚洲人成77777在线视频| 精品久久久久久久久久免费视频 | 久久影院123| 亚洲国产看品久久| 国产麻豆69| 999精品在线视频| 久久久久国内视频| 又黄又爽又免费观看的视频| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 久久国产精品人妻蜜桃| 精品视频人人做人人爽| 两人在一起打扑克的视频| 国产精品综合久久久久久久免费 | 中文欧美无线码| 水蜜桃什么品种好| 免费观看人在逋| 久久久久国产精品人妻aⅴ院 | a级毛片黄视频| 日韩欧美免费精品| 女性被躁到高潮视频| 亚洲一码二码三码区别大吗| 国产免费男女视频| 满18在线观看网站| 成年版毛片免费区| 这个男人来自地球电影免费观看| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 久久热在线av| 热99久久久久精品小说推荐| 美女扒开内裤让男人捅视频| 搡老岳熟女国产| 夜夜夜夜夜久久久久| 91字幕亚洲|