• <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 ?

    基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測

    2018-10-09 08:42:56王立曉
    交通科技與經(jīng)濟(jì) 2018年5期
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)機(jī)個(gè)數(shù)交通事故

    李 濤,王立曉,左 志

    (新疆大學(xué) 建筑工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830047)

    隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市機(jī)動(dòng)化水平的飛速提升,道路交通事故日益增多,對人們的生命財(cái)產(chǎn)安全產(chǎn)生了巨大威脅,交通事故研究逐漸成為交通領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注的問題之一。交通事故的研究目的除了減少交通事故數(shù)量以外,同時(shí)也需要降低交通事故的嚴(yán)重程度。

    近年來,國內(nèi)外研究人員對于交通事故嚴(yán)重程度的研究做了大量工作。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法因其在模式識別及預(yù)測方面的優(yōu)勢受到了學(xué)者的青睞,在交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測方面的應(yīng)用十分廣泛。Dursun Delen[1]利用國家汽車抽樣系統(tǒng)通用評估系統(tǒng),考慮人、車、環(huán)境、事故及其他信息,建立了嚴(yán)重程度五分類和二分類的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)果二分類的模型較五分類預(yù)測要好。C. OH[2]利用行人發(fā)生事故的數(shù)據(jù),考慮行人的年齡、車輛的類型以及碰撞速度等因素,將事故嚴(yán)重程度分為兩類,建立了行人致死概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。Dar?in Akin[3]將因變量分為致命事故、受傷事故及財(cái)產(chǎn)損失事故三類,建立事故類型與事故屬性(例如時(shí)間、天氣、照明和路面狀況、司機(jī)和車輛特性等)之間的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測美國密歇根州的馬科姆縣交叉口事故的嚴(yán)重程度。F. Rezaie Moghaddam[4]考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(采用一層隱含層或兩層隱含層)和學(xué)習(xí)規(guī)則的不同,建立了不同的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,考慮到伊朗德黑蘭公路的人、道路、車、天氣及交通特征因素(包括交通量、速度),預(yù)測城市道路事故的嚴(yán)重程度。Mehmet Metin Kunt[5]將事故嚴(yán)重程度分為三類,利用德黑蘭-庫姆高速公路的相關(guān)事故數(shù)據(jù),分別建立遺傳算法、遺傳算法與模式搜索的組合、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測司機(jī)受傷的嚴(yán)重程度,且比較了三種模型的預(yù)測性能。易富君[6]建立了遺傳算法優(yōu)化的徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測西漢高速公路隧道群的交通事故嚴(yán)重程度(即安全等級)。Qiang Zeng[7]提出一種凸組合(convex combination)算法用于快速穩(wěn)定地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用N2PFA算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。利用佛羅里達(dá)州公路安全局提供的雙車碰撞數(shù)據(jù)集建立新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并且與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較,結(jié)果表明,改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測要好。Dahai Liu[8]利用佛羅里達(dá)州的兩車事故數(shù)據(jù)集,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測是否發(fā)生受傷事故,并對模型進(jìn)行了靈敏度分析。Liu Wenjun[9]將胸部受傷程度分為六類,車輛撞擊速度和行人年齡作為輸入變量,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測重慶人車事故中行人胸部受傷程度。L. Mussone[10]利用城市道路交叉口的數(shù)據(jù),以5 min間隔考慮交通量對交通事故的影響,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。

    綜上所述,對于交通事故嚴(yán)重程度的預(yù)測,學(xué)者們研究了不同區(qū)域,并采用多種類型的數(shù)據(jù),考慮了各種相關(guān)影響因素建立預(yù)測模型。在方法上,眾多學(xué)者采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。但在這些研究中,涉及城市交通事故的整體數(shù)據(jù)(包括人車數(shù)據(jù)和多車數(shù)據(jù)等),或分別采用人車數(shù)據(jù)、多車數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測的研究很少,同時(shí)尚未發(fā)現(xiàn)將較新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到該領(lǐng)域的研究中。

    本研究擬采用極限學(xué)習(xí)機(jī)方法對交通事故嚴(yán)重程度進(jìn)行預(yù)測,該方法是基于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的一種重要改進(jìn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用最廣泛的網(wǎng)絡(luò),因?yàn)槠洫?dú)特的優(yōu)點(diǎn),非常適合應(yīng)用在多輸入、存在非線性復(fù)雜關(guān)系的交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測的建模中。極限學(xué)習(xí)機(jī)作為對單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn),克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置大量網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)和容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解問題,在交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測中有著潛在而廣泛的應(yīng)用空間。本研究利用某城市的道路交通事故數(shù)據(jù),將事故集分為整體事故(未按事故狀態(tài)分類)、人車事故、多車事故,分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)建立模型,并對模型結(jié)果進(jìn)行比較,以驗(yàn)證極限學(xué)習(xí)機(jī)方法的有效性及該方法相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測性能等方面的優(yōu)劣。研究結(jié)果表明,極限學(xué)習(xí)機(jī)作為一種新興方法在交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測上是一種有意義的探索,并且可為事故嚴(yán)重程度的預(yù)測提供一種新思路。

    1 模型的影響因素

    交通事故的嚴(yán)重程度預(yù)測受到多種因素的影響,從國內(nèi)外研究來看,交通事故嚴(yán)重程度的預(yù)測主要考慮人的因素、車的因素、道路因素以及環(huán)境因素。對于交通事故嚴(yán)重程度的劃分,國內(nèi)外學(xué)者根據(jù)實(shí)際情況,將事故嚴(yán)重程度劃分為二分類、三分類以及五分類等。本文將事故嚴(yán)重程度作為二分類變量,分為死亡事故和非死亡事故;借鑒國內(nèi)外學(xué)者對事故嚴(yán)重程度預(yù)測所考慮的影響因素,將難以量化的變量剔除,本文的影響因素考慮及自變量設(shè)置如表1所示。

    表1 模型使用影響因素及自變量設(shè)置

    續(xù)表1

    當(dāng)某個(gè)變量有k(k>2)個(gè)分類時(shí),模型引入(k-1)個(gè)虛擬變量,將變量變?yōu)?-1變量。以時(shí)間段的變量為例,變量分為4類,需要引入3個(gè)虛擬變量,如表2所示。

    表2 時(shí)間段的虛擬變量

    2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)簡介

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇十分重要,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇是否合理直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)能否收斂。結(jié)構(gòu)選擇合理可減少網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù),提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇主要涉及到網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)算法的確定等。

    2.1 BP神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確立

    輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù):輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為19。

    輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù):輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。

    隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)

    式中:n為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù),m為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù),a為1~10之間的常數(shù),M為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。

    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法和簡介

    為克服傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法本身收斂速度慢、模型訓(xùn)練容易陷入局部最優(yōu)的問題,本文采用收斂速度快、計(jì)算精度高的LM算法(Levenberg-Marquardt)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

    選定3層形式的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),LM算法的計(jì)算過程參照文章[11]。

    2.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)理論

    極限學(xué)習(xí)機(jī)屬于單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。設(shè)p,M,q分別為極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù),則存在N個(gè)不同樣本的(xi,ti),其中xi=[xi1,xi2,xi3…,xip]T∈Rp,ti=[ti1,ti2,…,tiq]T∈Rq,激活函數(shù)為g(x)的單隱層極限學(xué)習(xí)機(jī)的統(tǒng)一數(shù)學(xué)模型可表示為

    j=1,…,N.

    (1)

    式中:wi=[wi1,wi2,…,wip]T為連接第i個(gè)隱含層神經(jīng)元和輸入層神經(jīng)元的權(quán)重;βi=[βi1,βi2,…,βiq]T為連接第i個(gè)隱含層神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的權(quán)重;ci為第i個(gè)隱含層神經(jīng)元的閾值;wi·xi為wi和xi的內(nèi)積。

    激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、徑向基函數(shù)等。隱含層M個(gè)神經(jīng)元和激活函數(shù)為g(x)的極限學(xué)習(xí)機(jī)在網(wǎng)絡(luò)理論上可無限逼近N個(gè)樣本,也就是說存在βi,wi和ci能夠使

    (2)

    進(jìn)一步可表示為

    Hβ=T.

    (3)

    其中

    H(w1,…,wM,c1,…,cM,x1,…,xp)=

    (4)

    矩陣H為網(wǎng)絡(luò)樣本的隱含層輸出矩陣;矩陣H的第p列為受輸入層輸入變量x1,…,xp影響的第p個(gè)隱含層神經(jīng)元的輸出。

    滿足

    (5)

    相當(dāng)于使網(wǎng)絡(luò)輸出值與期望值得到的誤差最小

    (6)

    如果隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)M與訓(xùn)練樣本的數(shù)量N相一致,即M=N,當(dāng)輸入權(quán)重wi和隱含層神經(jīng)元閾值ci任意選擇時(shí),矩陣H為方陣并且是可逆的,所以,該單隱層極限學(xué)習(xí)機(jī)可以無誤差地學(xué)習(xí)這些樣本。

    3 實(shí)例分析

    為比較兩種模型的預(yù)測性能,并驗(yàn)證兩種模型的可靠性和計(jì)算精度,將兩種模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)置為一層隱含層,然后以從某市取得的道路交通事故數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)例分析。

    3.1 數(shù)據(jù)來源

    選擇某市2010—2015年道路交通事故數(shù)據(jù),以事故形態(tài)將事故數(shù)據(jù)劃分為整體事故數(shù)據(jù)、人車事故數(shù)據(jù)、多車事故數(shù)據(jù)三大類,其中整體事故是所有事故形態(tài)的數(shù)據(jù)。整體事故數(shù)據(jù)3 744起;人車事故數(shù)據(jù)1 442起;多車事故數(shù)據(jù)2017起。為比較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測性能,參照相關(guān)文獻(xiàn)[12],隨機(jī)選取80%的樣本作為訓(xùn)練集,隨機(jī)選取20%的樣本作為測試集。數(shù)據(jù)集匯總?cè)绫?所示。

    表3 數(shù)據(jù)集匯總

    3.2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和檢驗(yàn)

    由于數(shù)據(jù)是分類變量,經(jīng)過對變量的合理賦值后,將影響因素作為輸入、事故嚴(yán)重程度作為輸出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用LM算法,極限學(xué)習(xí)機(jī)使用sigmoid激活函數(shù)。以訓(xùn)練集和測試集的誤差在0.3以下、訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高于測試集的準(zhǔn)確率、訓(xùn)練集準(zhǔn)確率較高為準(zhǔn),經(jīng)過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練,得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三類事故的合適隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),均為10個(gè),而極限學(xué)習(xí)機(jī)整體事故數(shù)據(jù)的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為2 995,人車事故數(shù)據(jù)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為30,多車事故數(shù)據(jù)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為20。兩者的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體事故的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差變化曲線如圖2所示。

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體事故誤差變化曲線

    圖2中,縱軸是均方誤差,橫軸是迭代次數(shù),圖例中Train表示訓(xùn)練集的誤差曲線,Validation表示驗(yàn)證集的誤差曲線,Test表示測試集的誤差曲線,Best表示驗(yàn)證集取得的最小均方誤差,Goal表示設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差目標(biāo)值。從圖2可以看出網(wǎng)絡(luò)開始時(shí)訓(xùn)練集的均方誤差接近0.5,經(jīng)過訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的均方誤差下降到0.2以下,說明網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在改善。Validation用于驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的推廣性能,當(dāng)推廣性能停止提高時(shí),表示網(wǎng)絡(luò)已達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。從圖2可以看出網(wǎng)絡(luò)的最佳驗(yàn)證性能是在迭代次數(shù)為2的時(shí)候取得。

    圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人車事故的誤差變化曲線

    人車事故的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差變化曲線如圖3所示。圖3中可以看出網(wǎng)絡(luò)開始時(shí)訓(xùn)練集的均方誤差接近0.8,經(jīng)過訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的均方誤差下降到0.2以下,說明網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在改善。Validation用于驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的推廣性能,當(dāng)推廣性能停止提高時(shí),表示網(wǎng)絡(luò)已達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。從圖3可以看出網(wǎng)絡(luò)的最佳驗(yàn)證性能是在迭代次數(shù)為3的時(shí)候取得。多車事故的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差變化曲線如圖4所示。

    圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多車事故的誤差變化曲線

    從圖4可以看出網(wǎng)絡(luò)開始時(shí)訓(xùn)練集的均方誤差接近0.4,經(jīng)過訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的均方誤差下降到0.2以下,說明網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)在改善。Validation用于驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的推廣性能,當(dāng)推廣性能停止提高時(shí),表示網(wǎng)絡(luò)已達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。從圖4可以看出網(wǎng)絡(luò)的最佳驗(yàn)證性能是在迭代次數(shù)為3的時(shí)候取得。

    為抵消隨機(jī)因素的影響,取相同的訓(xùn)練和測試樣本運(yùn)算20次,統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練集的均方誤差(MSE)和準(zhǔn)確率相比較,如表4所示。

    表4 BP與極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練集的誤差與準(zhǔn)確率比較

    測試集的均方誤差和準(zhǔn)確率比較如表5所示。

    表5 BP與極限學(xué)習(xí)機(jī)測試集的誤差與準(zhǔn)確率比較

    從表4、表5的結(jié)果可以看出,在整體事故中極限學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了14.28%。另外,測試集中極限學(xué)習(xí)機(jī)的均方誤差比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要大,但模型的預(yù)測精度反而提高,說明極限學(xué)習(xí)機(jī)的容錯(cuò)性較好。在人車事故訓(xùn)練集中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比極限學(xué)習(xí)機(jī)準(zhǔn)確率要高的情況下,測試集中,極限學(xué)習(xí)機(jī)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率反而要高。在多車事故訓(xùn)練集中,同樣地BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比極限學(xué)習(xí)機(jī)的準(zhǔn)確率要高,在測試集中極限學(xué)習(xí)機(jī)的準(zhǔn)確率反而比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要高。另外,在人車與多車事故中,測試集中極限學(xué)習(xí)機(jī)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差小的情況下,測試集的準(zhǔn)確率有所提高。在極限學(xué)習(xí)機(jī)模型中,整體事故與人車事故、多車事故相比,需要更多的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),說明在整體事故中,影響因素與事故嚴(yán)重程度之間存在更復(fù)雜的非線性關(guān)系。最后,總體上極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)要比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的性能要好。

    4 結(jié)論與展望

    本文在某城市交通事故數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,將其分為整體事故、人車事故及多車事故三類。考慮時(shí)間、氣候、道路物理幾何條件等影響因素,用極限學(xué)習(xí)機(jī)方法構(gòu)建了預(yù)測交通事故嚴(yán)重程度模型,同時(shí)構(gòu)建基于經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事故嚴(yán)重程度模型,并將極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果在預(yù)測精度上進(jìn)行比較。兩種模型的預(yù)測結(jié)果表明:極限學(xué)習(xí)機(jī)方法構(gòu)建的預(yù)測模型,在整體事故、人車事故、多車事故分類數(shù)據(jù)下,其預(yù)測精度優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該方法應(yīng)用于交通事故預(yù)測研究尚屬首次,可為交通事故嚴(yán)重程度預(yù)測提供一種新的思路和研究方法。

    本研究中,由于數(shù)據(jù)內(nèi)容等原因,沒有將人、車的影響因素加入到模型中進(jìn)行考慮,未來需要加入該方面的內(nèi)容,以期對交通事故嚴(yán)重程度影響因素進(jìn)行更為全面的考量。此外,從本文的預(yù)測結(jié)果可知,模型預(yù)測的精度有待進(jìn)一步提高,未來研究可考慮將極限學(xué)習(xí)機(jī)方法與其他方法進(jìn)行混合,進(jìn)一步提高模型的預(yù)測精度。

    猜你喜歡
    學(xué)習(xí)機(jī)個(gè)數(shù)交通事故
    怎樣數(shù)出小正方體的個(gè)數(shù)
    不同尋常的交通事故
    預(yù)防交通事故
    等腰三角形個(gè)數(shù)探索
    怎樣數(shù)出小木塊的個(gè)數(shù)
    極限學(xué)習(xí)機(jī)綜述
    怎樣數(shù)出小正方體的個(gè)數(shù)
    基于極限學(xué)習(xí)機(jī)參數(shù)遷移的域適應(yīng)算法
    分層極限學(xué)習(xí)機(jī)在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用
    一起高速交通事故院前急救工作實(shí)踐與探討
    少妇被粗大的猛进出69影院| 免费在线观看成人毛片| 制服人妻中文乱码| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 亚洲美女黄片视频| 极品教师在线免费播放| 精品熟女少妇八av免费久了| 黑人欧美特级aaaaaa片| 看片在线看免费视频| 亚洲国产中文字幕在线视频| 国产av又大| 亚洲五月天丁香| 人成视频在线观看免费观看| 丝袜人妻中文字幕| a在线观看视频网站| 久久久久九九精品影院| 制服诱惑二区| 国内精品久久久久久久电影| 久久久久国产一级毛片高清牌| 成年女人毛片免费观看观看9| 日韩欧美在线二视频| 男女那种视频在线观看| 国产熟女xx| 久久精品91蜜桃| 亚洲国产看品久久| 亚洲五月天丁香| 国产成人啪精品午夜网站| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 91字幕亚洲| 长腿黑丝高跟| 无人区码免费观看不卡| 黑人操中国人逼视频| 黄色 视频免费看| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 午夜影院日韩av| 大型黄色视频在线免费观看| 妹子高潮喷水视频| 亚洲全国av大片| 一级a爱片免费观看的视频| 99re在线观看精品视频| 宅男免费午夜| 美女高潮到喷水免费观看| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 久热这里只有精品99| 亚洲av成人av| 日本a在线网址| 十分钟在线观看高清视频www| 国产成人精品久久二区二区免费| 亚洲电影在线观看av| 一区福利在线观看| 视频在线观看一区二区三区| 观看免费一级毛片| 12—13女人毛片做爰片一| 岛国视频午夜一区免费看| 男人的好看免费观看在线视频 | 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 一区二区日韩欧美中文字幕| 在线观看午夜福利视频| 久久午夜综合久久蜜桃| 午夜视频精品福利| 黑丝袜美女国产一区| 午夜精品在线福利| 日日夜夜操网爽| 悠悠久久av| 天堂√8在线中文| 99在线视频只有这里精品首页| 看免费av毛片| 亚洲精品一区av在线观看| 久久久精品欧美日韩精品| 操出白浆在线播放| 国产伦一二天堂av在线观看| 日韩精品免费视频一区二区三区| 青草久久国产| 波多野结衣巨乳人妻| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 亚洲av第一区精品v没综合| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 日韩精品中文字幕看吧| 国产91精品成人一区二区三区| 麻豆av在线久日| 伦理电影免费视频| 国产爱豆传媒在线观看 | 午夜激情福利司机影院| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 欧美在线黄色| 嫁个100分男人电影在线观看| 欧美大码av| 成人特级黄色片久久久久久久| 欧美激情 高清一区二区三区| 亚洲国产精品成人综合色| 国产av又大| 欧美国产日韩亚洲一区| 国产精品亚洲一级av第二区| 国产精品日韩av在线免费观看| 人人妻人人澡人人看| 热re99久久国产66热| 神马国产精品三级电影在线观看 | 欧美黄色淫秽网站| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 国产不卡一卡二| av超薄肉色丝袜交足视频| 色尼玛亚洲综合影院| 久久香蕉精品热| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 亚洲专区字幕在线| 国产精品,欧美在线| 两性夫妻黄色片| 亚洲 欧美一区二区三区| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 久久 成人 亚洲| 免费看a级黄色片| 欧美成人性av电影在线观看| 亚洲人成网站高清观看| 午夜免费成人在线视频| 亚洲精华国产精华精| 久久国产精品人妻蜜桃| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 午夜亚洲福利在线播放| 一本精品99久久精品77| 身体一侧抽搐| 18禁美女被吸乳视频| 国产成人啪精品午夜网站| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 老汉色av国产亚洲站长工具| 女人被狂操c到高潮| 国产精品国产高清国产av| 午夜福利一区二区在线看| 国产精华一区二区三区| 国产亚洲精品av在线| 亚洲国产精品999在线| 国产成人精品无人区| 在线播放国产精品三级| 欧美+亚洲+日韩+国产| 俄罗斯特黄特色一大片| 国产激情久久老熟女| 国产亚洲av高清不卡| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 国产亚洲精品一区二区www| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 十八禁人妻一区二区| 亚洲精品av麻豆狂野| 精品人妻1区二区| 大型av网站在线播放| 精品久久久久久久久久久久久 | 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 亚洲,欧美精品.| 亚洲成人久久爱视频| 搞女人的毛片| 国产私拍福利视频在线观看| 精品一区二区三区四区五区乱码| 一级黄色大片毛片| 亚洲av电影在线进入| 91麻豆av在线| 18禁观看日本| 国产精品 国内视频| 精品一区二区三区av网在线观看| 人人妻人人澡欧美一区二区| 十八禁人妻一区二区| 麻豆一二三区av精品| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 在线观看午夜福利视频| 一级毛片高清免费大全| 国产精品久久久久久精品电影 | 美女免费视频网站| 久久午夜亚洲精品久久| 女性被躁到高潮视频| 99热只有精品国产| 中出人妻视频一区二区| 中文亚洲av片在线观看爽| 成人亚洲精品一区在线观看| 天堂影院成人在线观看| 亚洲国产毛片av蜜桃av| tocl精华| 超碰成人久久| 欧美在线黄色| 精品久久久久久久末码| 亚洲天堂国产精品一区在线| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 久久亚洲精品不卡| 香蕉丝袜av| 夜夜夜夜夜久久久久| 久久青草综合色| 757午夜福利合集在线观看| 日本 欧美在线| 成人三级做爰电影| 国产亚洲精品一区二区www| 欧美又色又爽又黄视频| АⅤ资源中文在线天堂| 欧美成狂野欧美在线观看| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 国产伦在线观看视频一区| 日韩欧美国产一区二区入口| 深夜精品福利| 免费看十八禁软件| 成人亚洲精品av一区二区| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 欧美日韩黄片免| 岛国视频午夜一区免费看| 日韩大码丰满熟妇| 欧美成人免费av一区二区三区| 亚洲专区字幕在线| 国产亚洲精品第一综合不卡| 岛国视频午夜一区免费看| 两性夫妻黄色片| 看免费av毛片| 久久精品人妻少妇| 亚洲无线在线观看| www.精华液| 成人av一区二区三区在线看| 麻豆av在线久日| 亚洲午夜理论影院| 午夜a级毛片| 99riav亚洲国产免费| 怎么达到女性高潮| 丝袜在线中文字幕| 99在线人妻在线中文字幕| 俺也久久电影网| 在线播放国产精品三级| 精品不卡国产一区二区三区| 国产av一区二区精品久久| cao死你这个sao货| 色av中文字幕| 757午夜福利合集在线观看| 国产精品久久久av美女十八| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 国产区一区二久久| 韩国av一区二区三区四区| 亚洲真实伦在线观看| 国产精品精品国产色婷婷| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 日韩国内少妇激情av| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 日韩大码丰满熟妇| 色老头精品视频在线观看| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 午夜福利成人在线免费观看| 亚洲自拍偷在线| 午夜精品在线福利| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲七黄色美女视频| 成人一区二区视频在线观看| 亚洲av美国av| 国产av一区在线观看免费| 男女午夜视频在线观看| 人人妻人人澡人人看| 一边摸一边做爽爽视频免费| 男女视频在线观看网站免费 | 嫩草影视91久久| 国产成人影院久久av| 老司机深夜福利视频在线观看| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 日本在线视频免费播放| www日本黄色视频网| 99在线视频只有这里精品首页| 午夜激情av网站| or卡值多少钱| 窝窝影院91人妻| 国产精品久久久久久精品电影 | 久久中文看片网| 中出人妻视频一区二区| 久久人人精品亚洲av| 午夜精品久久久久久毛片777| 免费无遮挡裸体视频| 天天添夜夜摸| 亚洲国产欧美网| 岛国视频午夜一区免费看| 午夜福利成人在线免费观看| 国产精品久久久av美女十八| 欧美黄色淫秽网站| 亚洲精品一区av在线观看| 真人一进一出gif抽搐免费| av免费在线观看网站| 欧美日韩乱码在线| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | www.www免费av| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 成在线人永久免费视频| 一级毛片高清免费大全| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 亚洲天堂国产精品一区在线| 久久99热这里只有精品18| 欧美丝袜亚洲另类 | 亚洲三区欧美一区| 亚洲精品久久国产高清桃花| 黄色成人免费大全| 母亲3免费完整高清在线观看| 99久久99久久久精品蜜桃| 免费av毛片视频| 成年女人毛片免费观看观看9| 久久精品人妻少妇| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 国产亚洲精品av在线| 哪里可以看免费的av片| 精品一区二区三区av网在线观看| 在线免费观看的www视频| 亚洲欧美精品综合久久99| 日本五十路高清| 一级作爱视频免费观看| 999精品在线视频| 亚洲精品久久国产高清桃花| 在线观看66精品国产| av视频在线观看入口| 欧美日本视频| 国产精品av久久久久免费| 日日夜夜操网爽| 88av欧美| 午夜免费鲁丝| 欧美黑人欧美精品刺激| xxx96com| 亚洲精品色激情综合| 色尼玛亚洲综合影院| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 亚洲精华国产精华精| 亚洲精品国产一区二区精华液| 国产一区二区三区视频了| av超薄肉色丝袜交足视频| 脱女人内裤的视频| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 精品午夜福利视频在线观看一区| 国产一区在线观看成人免费| 欧美一级毛片孕妇| 日韩成人在线观看一区二区三区| 亚洲成国产人片在线观看| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 欧美日韩福利视频一区二区| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 精品欧美国产一区二区三| 国产亚洲av高清不卡| 色精品久久人妻99蜜桃| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 丝袜人妻中文字幕| 无限看片的www在线观看| 深夜精品福利| 久久久久久久久久黄片| 亚洲精华国产精华精| 欧美中文日本在线观看视频| 又黄又爽又免费观看的视频| 久热这里只有精品99| 老司机午夜十八禁免费视频| 亚洲av五月六月丁香网| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| av免费在线观看网站| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 日韩欧美在线二视频| 嫩草影视91久久| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 高清在线国产一区| 波多野结衣高清无吗| 国产欧美日韩一区二区精品| 日本成人三级电影网站| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲在线自拍视频| 91成人精品电影| 一本久久中文字幕| 亚洲国产欧美网| 国产精品久久久久久精品电影 | 757午夜福利合集在线观看| 国产精品二区激情视频| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 亚洲中文字幕日韩| av在线天堂中文字幕| 午夜免费鲁丝| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 亚洲av第一区精品v没综合| 日韩欧美一区视频在线观看| 最近最新免费中文字幕在线| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 久久久久九九精品影院| 中文字幕av电影在线播放| 一区二区三区国产精品乱码| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 一边摸一边抽搐一进一小说| 岛国在线观看网站| 日本a在线网址| 麻豆一二三区av精品| 国产欧美日韩一区二区三| 首页视频小说图片口味搜索| 国产精品影院久久| 亚洲成人久久爱视频| 国产一区二区三区视频了| 日韩高清综合在线| 免费无遮挡裸体视频| 黄频高清免费视频| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 久久狼人影院| 久久这里只有精品19| 在线观看www视频免费| 亚洲七黄色美女视频| 一本精品99久久精品77| 亚洲美女黄片视频| 精品一区二区三区四区五区乱码| 国产一区二区三区视频了| 中国美女看黄片| 少妇熟女aⅴ在线视频| 国产精品二区激情视频| 在线看三级毛片| 99国产精品一区二区三区| 一a级毛片在线观看| 久久精品成人免费网站| 淫妇啪啪啪对白视频| 精品电影一区二区在线| 露出奶头的视频| 最新在线观看一区二区三区| 国产免费男女视频| 黄色女人牲交| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 亚洲 欧美一区二区三区| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲国产精品久久男人天堂| 久久精品91蜜桃| 欧美性猛交黑人性爽| 欧美中文日本在线观看视频| 国语自产精品视频在线第100页| 免费在线观看完整版高清| 99精品久久久久人妻精品| 欧美乱码精品一区二区三区| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 高清毛片免费观看视频网站| 国产精品电影一区二区三区| 亚洲精品在线观看二区| 国产成人精品久久二区二区91| 日韩欧美国产在线观看| 悠悠久久av| 欧美激情高清一区二区三区| 亚洲国产看品久久| 嫁个100分男人电影在线观看| 窝窝影院91人妻| 久久久国产欧美日韩av| 日本 欧美在线| 国产激情欧美一区二区| 精品久久久久久,| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 国产在线精品亚洲第一网站| 午夜福利高清视频| 香蕉丝袜av| 天堂影院成人在线观看| 男人舔女人的私密视频| av视频在线观看入口| 精品一区二区三区av网在线观看| 婷婷精品国产亚洲av在线| 老鸭窝网址在线观看| 怎么达到女性高潮| 亚洲国产精品999在线| 男人的好看免费观看在线视频 | 在线国产一区二区在线| av欧美777| 日韩有码中文字幕| 我的亚洲天堂| 成人特级黄色片久久久久久久| 亚洲无线在线观看| 99热这里只有精品一区 | 嫩草影院精品99| √禁漫天堂资源中文www| 亚洲精品中文字幕在线视频| 久久中文字幕一级| 亚洲av中文字字幕乱码综合 | 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 麻豆久久精品国产亚洲av| 亚洲av第一区精品v没综合| 久久久久久久久免费视频了| 2021天堂中文幕一二区在线观 | 在线十欧美十亚洲十日本专区| 88av欧美| 老司机午夜福利在线观看视频| 久久久久久免费高清国产稀缺| 久久中文字幕一级| 九色国产91popny在线| 91成人精品电影| 禁无遮挡网站| 老司机深夜福利视频在线观看| 男女床上黄色一级片免费看| 成年女人毛片免费观看观看9| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 正在播放国产对白刺激| 国产av在哪里看| 久久性视频一级片| 欧美性长视频在线观看| 99在线人妻在线中文字幕| 亚洲avbb在线观看| 此物有八面人人有两片| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 国产av在哪里看| 久久性视频一级片| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 国产一区二区激情短视频| svipshipincom国产片| av中文乱码字幕在线| 给我免费播放毛片高清在线观看| 不卡av一区二区三区| 在线天堂中文资源库| svipshipincom国产片| av中文乱码字幕在线| 午夜精品在线福利| 免费无遮挡裸体视频| 久久久精品欧美日韩精品| 国产在线精品亚洲第一网站| 美女午夜性视频免费| 午夜激情福利司机影院| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 女人被狂操c到高潮| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 满18在线观看网站| 人人妻人人看人人澡| 亚洲av美国av| 看免费av毛片| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 国产成人系列免费观看| 国产麻豆成人av免费视频| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 狠狠狠狠99中文字幕| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲男人天堂网一区| 亚洲avbb在线观看| 91成人精品电影| bbb黄色大片| 亚洲精品国产区一区二| 精品久久久久久久末码| 欧美性长视频在线观看| 精品久久久久久久毛片微露脸| 午夜免费鲁丝| 亚洲激情在线av| 午夜久久久在线观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 在线观看免费午夜福利视频| 成人特级黄色片久久久久久久| 啪啪无遮挡十八禁网站| 中文字幕精品免费在线观看视频| 久久久国产精品麻豆| 黄色a级毛片大全视频| 国产欧美日韩一区二区三| 亚洲avbb在线观看| 丁香欧美五月| 可以在线观看毛片的网站| 亚洲第一青青草原| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 99re在线观看精品视频| 成人国语在线视频| 精品人妻1区二区| 人人妻人人澡人人看| 一区二区三区高清视频在线| 给我免费播放毛片高清在线观看| 一级黄色大片毛片| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 亚洲午夜理论影院| 国产一区二区激情短视频| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 欧美激情 高清一区二区三区| 伦理电影免费视频| 两个人免费观看高清视频| 色av中文字幕| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 夜夜夜夜夜久久久久| 亚洲精品在线观看二区| 国产成人av教育| 午夜福利高清视频| 久99久视频精品免费| 少妇粗大呻吟视频| 午夜精品久久久久久毛片777| 亚洲精品国产区一区二| 两性夫妻黄色片| 妹子高潮喷水视频| 成年人黄色毛片网站| 国产午夜福利久久久久久| 久久久久九九精品影院| 亚洲成人免费电影在线观看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 久热这里只有精品99| 午夜久久久在线观看| 日韩欧美一区视频在线观看| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 国产主播在线观看一区二区| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 日韩欧美一区视频在线观看| svipshipincom国产片| 国产免费av片在线观看野外av| 成人18禁在线播放| 香蕉av资源在线| 观看免费一级毛片| 日本精品一区二区三区蜜桃| 欧美一级a爱片免费观看看 | 免费高清视频大片| 成人一区二区视频在线观看| 国产亚洲欧美在线一区二区| 看黄色毛片网站| 露出奶头的视频| 香蕉久久夜色| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 婷婷亚洲欧美| 老鸭窝网址在线观看| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 国产成人影院久久av| 国产午夜福利久久久久久| 99在线视频只有这里精品首页| 久久久久久九九精品二区国产 | 国产国语露脸激情在线看| 男人舔女人的私密视频| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 国产三级在线视频| 色综合欧美亚洲国产小说| 久久狼人影院| 天堂影院成人在线观看| 国产精品一区二区三区四区久久 | 色哟哟哟哟哟哟| 三级毛片av免费| 人人妻人人澡欧美一区二区|