• <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 ?

    基于多層LSTM的海蘭褐蛋雞產(chǎn)蛋率回歸模型

    2020-03-03 21:30:54蔣敏蘭吳沛?zhèn)?/span>陳昊然
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年22期
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)蛋率

    蔣敏蘭 吳沛?zhèn)? 陳昊然

    摘要:目前雞蛋產(chǎn)量預(yù)測模型大多使用單一影響特征或者平均考慮各特征進行建模,存在精度低、抗干擾能力差等缺點。針對上述問題,利用多層LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合日齡、最高舍溫、最低舍溫、體質(zhì)量、飼料消耗量5項特征建立高精度海蘭褐蛋雞產(chǎn)蛋率回歸模型,并將得到的模型與傳統(tǒng)的SVM模型和單層LSTM模型結(jié)果進行對比。結(jié)果表明,本研究提出的利用多層LSTM模型預(yù)測雞蛋產(chǎn)量均方誤差更小,模型精度更高。

    關(guān)鍵詞:多層LSTM;海蘭褐蛋雞;產(chǎn)蛋率;多特征模型

    中圖分類號:S126文獻標(biāo)志碼:A

    文章編號:1002-1302(2020)22-0248-04

    作者簡介:蔣敏蘭(1976—),女,浙江蘭溪人,博士,副教授,從事傳感器技術(shù)、智能信號處理等研究。E-mail:xx99@zjnu.cn。

    通信作者:吳沛?zhèn)?,碩士研究生,從事深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)研究。E-mail:761159319@qq.com。

    雞蛋作為蛋類消費品的主導(dǎo)者,為人體提供豐富的蛋白質(zhì)、脂肪、礦物質(zhì)和各種維生素等,營養(yǎng)價值極高[1]。根據(jù)世界糧食與農(nóng)業(yè)組織統(tǒng)計,近5年來,中國雞蛋產(chǎn)量位居世界第一。據(jù)國家蛋雞產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,中國蛋雞養(yǎng)殖的規(guī)?;潭纫延休^大提升,已達70%,蛋雞養(yǎng)殖正朝著規(guī)?;?、標(biāo)準(zhǔn)化、集約化的道路發(fā)展[2]。

    蛋雞產(chǎn)蛋率是一個受人為因素、環(huán)境因素、雞自身因素等多種因素綜合影響的變量,有著非線性的特點[3-4]。目前,對蛋雞產(chǎn)蛋率研究大多使用單一影響因素進行分析、回歸與建模,存在精度低、抗干擾能力差等缺點。近年來,隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展及對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域不斷地探索和研究,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在語音識別[5]、圖像識別[6]、自然語言[7]、回歸預(yù)測等領(lǐng)域取得成功。相比于以概率統(tǒng)計學(xué)為理論基礎(chǔ)對時間序列進行分析的方法,深度學(xué)習(xí)具有高效的非線性計算的能力以及對原始數(shù)據(jù)特征提取能力等特點,利用深度學(xué)習(xí)建立的模型具有高效、高精度的特點。

    由于蛋雞產(chǎn)蛋率具有明顯的時間序列特征,通過對歷史數(shù)據(jù)的分析,可以在一定程度上對長期或短期的未來數(shù)據(jù)進行精確預(yù)測,進而實現(xiàn)養(yǎng)雞場利益最大化的同時給市場提供可預(yù)期的、穩(wěn)定的雞蛋供應(yīng),穩(wěn)定市場。長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)是一種改進的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在處理時序問題時有著明顯的優(yōu)勢。根據(jù)以上特點,本研究利用蛋雞產(chǎn)蛋率及5項影響因素構(gòu)建基于LSTM的蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型。

    [WTHZ]1多層LSTM

    近年來,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在處理具有時序特征的數(shù)據(jù)時有著較強的優(yōu)勢,所有RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都具有一種重復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu),從圖1可以看出,RNN的出現(xiàn)雖然解決了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法對時間序列建模的問題,但是存在長期依賴以及梯度消失的問題。LSTM是Hochreiter等提出的一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴展模型[8],從圖2可以看出,通過引入遺忘門、輸出門、輸入門使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上除了輸出[WTHX]h在隨時間的延長流動,細(xì)胞狀態(tài)C也隨時間的延長流動,Hochreiter等通過設(shè)計特殊的門結(jié)構(gòu)解決了RNN網(wǎng)絡(luò)中存在長期依賴的問題。圖2中分別為LSTM的遺忘門、輸入門及輸出門。

    如圖2所示,數(shù)據(jù)在LSTM結(jié)構(gòu)單元中的處理流程為:

    第1步,利用公式(1),即遺忘門[WTHX]ft丟棄不需要的信息:

    2基于多層LSTM的蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型

    2.1數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

    本試驗數(shù)據(jù)由浙江省金華市蘭溪禽盛蛋雞養(yǎng)殖場提供,記錄了2批共19666羽(每批次9833羽)海蘭褐蛋雞從開始產(chǎn)蛋直至蛋雞售出期間,蛋雞每天產(chǎn)蛋率以及各項影響產(chǎn)蛋率特征的數(shù)據(jù),根據(jù)張厚臣等研究,選擇最高舍溫、最低舍溫、飼料消耗、體質(zhì)量與日齡這5項特征來研究其與蛋雞產(chǎn)蛋率之間的關(guān)系[9-11],部分?jǐn)?shù)據(jù)見表1。

    試驗數(shù)據(jù)要先進行預(yù)處理,步驟如下:

    (1)由于蛋雞體質(zhì)量數(shù)據(jù)養(yǎng)殖場每周測量1次,本研究假設(shè)蛋雞每天勻速增長,以此來補全缺失數(shù)據(jù)。

    (2)利用公式(6)將補充完全的數(shù)據(jù)Min-Max歸一化至[0,1]區(qū)間。

    2.2多層LSTM產(chǎn)蛋率預(yù)測模型建立流程

    多層LSTM蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型建立流程見圖3,其主要流程為:(1)收集需要的數(shù)據(jù)并按“2.1”節(jié)所述對其進行預(yù)處理;(2)搭建LSTM網(wǎng)絡(luò),選擇合適的模型參數(shù)并對其進行訓(xùn)練;(3)根據(jù)設(shè)置的均方誤差獲得需要的預(yù)測模型;(4)輸入測試數(shù)據(jù),獲得預(yù)測結(jié)果,檢驗?zāi)P偷木群涂煽啃浴?/p>

    2.3多層LSTM產(chǎn)蛋率預(yù)測模型

    2.3.2模型結(jié)構(gòu)及參數(shù)選擇建立合適的LSTM結(jié)構(gòu)并設(shè)置合適的參數(shù),對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中訓(xùn)練時間和精度起到關(guān)鍵性的作用。本研究建立的多層LSTM產(chǎn)蛋率預(yù)測模型結(jié)構(gòu)參數(shù)見表2。

    除表2所列結(jié)構(gòu)參數(shù)外,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中還須要設(shè)置以下重要參數(shù):(1)Timestep在本研究中設(shè)置為1,即每個預(yù)測結(jié)果只與當(dāng)天輸入的最低室溫、最高室溫、飼料消耗、體質(zhì)量、日齡5項特征相關(guān)聯(lián);(2)BatchSize在本研究中設(shè)置為15,表示1次訓(xùn)練的樣本數(shù)目為15個;(3)Optimizer在本研究中設(shè)置為Adam,表示使用Adam優(yōu)化器來更新步長。

    2.3.3評價指標(biāo)均方誤差(MSE)是用來評估回歸模型擬合精度的重要指標(biāo),在深度學(xué)習(xí)中常采用MSE作為損失函數(shù),本研究采用均方誤差作為多層LSTM預(yù)測模型的評價指標(biāo),為公式(6)。

    綜上所述,本研究通過堆疊LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,選定合適的Timestep、BatchSize和Optimizer參數(shù),并且在最后一層使用全連接層(FC)得到預(yù)測結(jié)果,建立1個9層的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)蛋率預(yù)測模型。

    3預(yù)測結(jié)果與分析

    本研究基于python3.7編程環(huán)境,所使用的深度學(xué)習(xí)框架為Keras框架,選擇當(dāng)天的最高舍溫、最低舍溫、飼料消耗、體質(zhì)量、日齡5項特征作為LSTM的輸入數(shù)據(jù),產(chǎn)蛋率作為輸出數(shù)據(jù),對當(dāng)天蛋雞產(chǎn)蛋率進行預(yù)測,得到的回歸模型預(yù)測曲線見圖4,訓(xùn)練時每1次MSE見圖5,預(yù)測時每1次MSE見圖6。

    從圖5和圖6可見,模型迭代500次左右時基本收斂,迭代2700~3000次時,均方誤差保持不變,表示模型已經(jīng)完全收斂。

    從圖7可見,單層LSTM模型預(yù)測曲線在0~50d的擬合過程中存在較大的誤差,在150~200d內(nèi)同樣有一定的波動。傳統(tǒng)的SVM模型預(yù)測曲線自始至終都有較大的波動,與實際產(chǎn)蛋率曲線差別較大。而多層LSTM模型預(yù)測效果較好,預(yù)測曲線和實際曲線擬合度較好。在預(yù)測初期,在0~150d內(nèi)波動較小,在150~200d內(nèi)波動稍大,產(chǎn)蛋率在90%~100%區(qū)間內(nèi)擬合曲線與實際曲線略有波動,在大致趨勢上與實際曲線相似。利用SVM、單層LSTM和多層LSTM的預(yù)測均方誤差(MSE)見表3。

    從表3可以看出,本研究建立的基于多參數(shù)的多層LSTM蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型的MSE為0.2568×10-3,與傳統(tǒng)的SVM模型相比,降低3.5432×10-3,與單層LSTM比,降低3.2204×10-3。結(jié)果表明,利用本研究提出方法建立的模型精度更高,能更好地預(yù)測雞蛋產(chǎn)量。

    4總結(jié)

    雞蛋產(chǎn)量作為一個復(fù)雜、非線性系統(tǒng),以往的研究中常常采用數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系來進行描述,使得到的模型存在精度不高的缺陷。由于產(chǎn)蛋率與時間存在明顯的相關(guān)關(guān)系,本研究借助LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時序問題有良好的適應(yīng)性特點,以影響蛋雞產(chǎn)蛋率的最低室溫、最高室溫、飼料消耗、體質(zhì)量、日齡5項影響因素為輸入特征,產(chǎn)蛋率為輸出特征,建立預(yù)測模型,測試均方誤差到達2.568×10-4,預(yù)測結(jié)果與蛋雞產(chǎn)蛋情況基本相符,為更好地預(yù)測蛋雞產(chǎn)蛋率提供了參考。

    參考文獻:

    [1]劉瑩瑩,鐘南.基于圖像處理的雞蛋新鮮度預(yù)測模型研究[J].食品與機械,2017,33(12):103-109.

    [2]朱寧,秦富.蛋雞產(chǎn)業(yè)發(fā)展的國際趨勢及中國展望[J].中國家禽,2016,38(20):1-5.

    [3]李飛,蔣敏蘭.基于支持向量機回歸的蛋雞產(chǎn)蛋率預(yù)測模型[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2019,47(13):249-252.

    [4]李飛,蔣敏蘭.基于極限學(xué)習(xí)機的蛋雞產(chǎn)蛋性能預(yù)測[J].中國家禽,2019,41(2):62-64.

    [5]GravesA,Abdel-RahmanM,HintonG.Speechrecognitionwithdeeprecurrentneuralnetworks[C].IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing,2013.

    [6]KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks[C].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2012.

    [7]YoungT,HazarikaD,PoriaS,etal.Recenttrendsindeeplearningbasednaturallanguageprocessing[J].IEEEComputationalIntelligenceMagazine,2018,13(3):55-75.

    [8]HochreiterS,SchmidhuberJ.Longshort-termmemory[J].NeuralComputation,1997,9(8):1735-1780.

    [9]張厚臣.冬季蛋雞產(chǎn)蛋率與環(huán)境因子的統(tǒng)計學(xué)分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2007,35(15):4532-4533.

    [10]朱建國.生物飼料對蛋雞生產(chǎn)性能影響的觀察[J].中國畜禽種業(yè),2019,15(9):169-170.

    [11]王海濤.蛋雞產(chǎn)蛋率影響因素及提高措施[J].畜禽業(yè),2019,30(4):31.

    猜你喜歡
    產(chǎn)蛋率
    提高蛋鵝產(chǎn)蛋率的飼養(yǎng)與管理方法
    種雞產(chǎn)蛋期的限飼方法
    種雞產(chǎn)蛋期的限飼方法
    蛋雞飼料添砂效果好
    影響蛋雞產(chǎn)蛋率因素
    提高蛋雞產(chǎn)蛋率妙招
    養(yǎng)雞用維生素作用大
    雞產(chǎn)蛋期鈣的管理
    冬喂蛋雞巧添加抗病御寒又高產(chǎn)
    淺談蛋雞產(chǎn)蛋率驟然下降原因和防治措施及飼養(yǎng)管理要點
    18禁动态无遮挡网站| 在线观看三级黄色| 国产精品熟女久久久久浪| 国产人伦9x9x在线观看| 日本av免费视频播放| 午夜av观看不卡| 大香蕉久久成人网| 国产精品偷伦视频观看了| 一区二区三区精品91| 最新的欧美精品一区二区| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 国产熟女欧美一区二区| 久久久国产精品麻豆| 久久久欧美国产精品| 美女午夜性视频免费| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 黄色 视频免费看| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 在线免费观看不下载黄p国产| 在现免费观看毛片| 色婷婷久久久亚洲欧美| 高清欧美精品videossex| 女性被躁到高潮视频| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| av卡一久久| 热re99久久国产66热| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 卡戴珊不雅视频在线播放| 亚洲 欧美一区二区三区| 一级片'在线观看视频| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 夫妻午夜视频| svipshipincom国产片| 国产一卡二卡三卡精品 | 1024香蕉在线观看| 久久人人97超碰香蕉20202| 悠悠久久av| 亚洲精品日本国产第一区| 91精品伊人久久大香线蕉| 午夜91福利影院| 欧美乱码精品一区二区三区| 一级毛片我不卡| 我要看黄色一级片免费的| 国产在视频线精品| 一本大道久久a久久精品| 午夜日韩欧美国产| 亚洲色图综合在线观看| 大片免费播放器 马上看| 午夜91福利影院| 最近手机中文字幕大全| 在线 av 中文字幕| 青春草国产在线视频| 国产一级毛片在线| 18禁观看日本| 亚洲专区中文字幕在线 | 1024视频免费在线观看| 丝瓜视频免费看黄片| 激情五月婷婷亚洲| 这个男人来自地球电影免费观看 | 欧美精品一区二区免费开放| 人妻一区二区av| 中文字幕制服av| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 好男人视频免费观看在线| 黄片播放在线免费| 欧美国产精品一级二级三级| 在线观看国产h片| 中文字幕最新亚洲高清| 国产成人av激情在线播放| 制服人妻中文乱码| 欧美久久黑人一区二区| 天堂8中文在线网| 夫妻午夜视频| 欧美另类一区| av国产精品久久久久影院| 午夜91福利影院| 在线 av 中文字幕| 一区二区三区激情视频| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 亚洲精品成人av观看孕妇| 韩国av在线不卡| 亚洲五月色婷婷综合| 韩国av在线不卡| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 亚洲精品第二区| 一边摸一边做爽爽视频免费| 美女视频免费永久观看网站| 韩国精品一区二区三区| 日本欧美视频一区| 热99久久久久精品小说推荐| 亚洲成色77777| 久久99精品国语久久久| 国产 一区精品| 精品一区二区免费观看| 亚洲av福利一区| 国产亚洲最大av| 久久久久久久精品精品| 日日摸夜夜添夜夜爱| 亚洲国产最新在线播放| 成人国语在线视频| 中文字幕人妻丝袜制服| 亚洲国产毛片av蜜桃av| www日本在线高清视频| 久久久久人妻精品一区果冻| bbb黄色大片| 看免费成人av毛片| 亚洲av在线观看美女高潮| 日韩免费高清中文字幕av| av一本久久久久| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 国产男女超爽视频在线观看| 久久狼人影院| 亚洲精品第二区| 热re99久久国产66热| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 岛国毛片在线播放| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 黄色怎么调成土黄色| 亚洲免费av在线视频| 亚洲精品乱久久久久久| 9色porny在线观看| 国产精品久久久久成人av| 国产精品免费视频内射| 中文字幕亚洲精品专区| h视频一区二区三区| 亚洲精品国产av蜜桃| 日本91视频免费播放| 人妻 亚洲 视频| 在线天堂中文资源库| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 一级片免费观看大全| 免费在线观看黄色视频的| 777米奇影视久久| 黄色怎么调成土黄色| 五月天丁香电影| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 精品亚洲成a人片在线观看| 欧美激情 高清一区二区三区| 午夜福利在线免费观看网站| 日韩人妻精品一区2区三区| 成人国产麻豆网| 国产精品三级大全| 午夜福利视频精品| 亚洲欧美清纯卡通| 秋霞在线观看毛片| 精品人妻一区二区三区麻豆| 秋霞伦理黄片| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 人人澡人人妻人| 9热在线视频观看99| www.自偷自拍.com| 人妻一区二区av| 欧美激情高清一区二区三区 | 老司机在亚洲福利影院| 亚洲国产成人一精品久久久| 国产成人系列免费观看| 捣出白浆h1v1| 成人毛片60女人毛片免费| 黄片无遮挡物在线观看| 日韩大片免费观看网站| 久久99热这里只频精品6学生| 国产精品久久久久成人av| 一级a爱视频在线免费观看| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 亚洲欧美成人精品一区二区| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 99热国产这里只有精品6| www.熟女人妻精品国产| 9热在线视频观看99| 伊人久久国产一区二区| 熟女av电影| 国产福利在线免费观看视频| 精品国产乱码久久久久久小说| 狂野欧美激情性xxxx| 日本av手机在线免费观看| 9191精品国产免费久久| 青春草国产在线视频| 欧美av亚洲av综合av国产av | 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 精品少妇久久久久久888优播| a级毛片黄视频| 国产精品久久久久久精品古装| 欧美精品亚洲一区二区| 一本久久精品| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 青春草亚洲视频在线观看| 久久久久视频综合| 日本一区二区免费在线视频| 男女边摸边吃奶| 国产福利在线免费观看视频| 国产成人精品在线电影| 99国产精品免费福利视频| 在线观看免费视频网站a站| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 亚洲精品国产av蜜桃| 老司机靠b影院| 麻豆乱淫一区二区| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产成人系列免费观看| 久久精品人人爽人人爽视色| 超色免费av| 777米奇影视久久| 丝袜美足系列| 999精品在线视频| 国产av一区二区精品久久| 最近中文字幕2019免费版| 国产一区二区三区av在线| 国产男人的电影天堂91| 好男人视频免费观看在线| 男人舔女人的私密视频| 亚洲第一青青草原| 高清黄色对白视频在线免费看| 色婷婷av一区二区三区视频| 日韩成人av中文字幕在线观看| 一边摸一边做爽爽视频免费| 久久婷婷青草| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 亚洲欧美成人综合另类久久久| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 男人爽女人下面视频在线观看| 国产野战对白在线观看| 国产精品一区二区在线观看99| av免费观看日本| 一级毛片电影观看| 亚洲一区中文字幕在线| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 性高湖久久久久久久久免费观看| 国产熟女午夜一区二区三区| 国产人伦9x9x在线观看| 欧美日韩精品网址| 涩涩av久久男人的天堂| 精品酒店卫生间| 日本色播在线视频| 黑人欧美特级aaaaaa片| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 欧美黄色片欧美黄色片| 视频在线观看一区二区三区| 啦啦啦在线观看免费高清www| 我要看黄色一级片免费的| 亚洲av在线观看美女高潮| 性高湖久久久久久久久免费观看| 欧美精品一区二区免费开放| 青春草亚洲视频在线观看| 99热全是精品| 午夜福利乱码中文字幕| 在线看a的网站| 精品久久蜜臀av无| 久久精品国产综合久久久| 午夜精品国产一区二区电影| 国产成人一区二区在线| 一级片免费观看大全| 久久久久视频综合| av电影中文网址| 精品亚洲成国产av| 夫妻性生交免费视频一级片| 欧美日韩福利视频一区二区| 国产精品女同一区二区软件| 一二三四在线观看免费中文在| 在线观看一区二区三区激情| 国产免费福利视频在线观看| 久久狼人影院| 99精国产麻豆久久婷婷| 日韩大片免费观看网站| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 亚洲欧美成人精品一区二区| 大香蕉久久成人网| 欧美久久黑人一区二区| 久久人人爽人人片av| 午夜免费男女啪啪视频观看| 一级片免费观看大全| 欧美另类一区| 午夜激情av网站| 欧美黄色片欧美黄色片| 交换朋友夫妻互换小说| www.熟女人妻精品国产| 国产亚洲av高清不卡| 宅男免费午夜| 亚洲精品aⅴ在线观看| av又黄又爽大尺度在线免费看| 国产老妇伦熟女老妇高清| 欧美av亚洲av综合av国产av | 亚洲欧美一区二区三区久久| 亚洲少妇的诱惑av| 国产av码专区亚洲av| 亚洲av成人精品一二三区| 卡戴珊不雅视频在线播放| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 大香蕉久久网| 一级毛片 在线播放| 男人爽女人下面视频在线观看| 男女无遮挡免费网站观看| 高清黄色对白视频在线免费看| 精品久久蜜臀av无| 一二三四在线观看免费中文在| 久久毛片免费看一区二区三区| 1024视频免费在线观看| 国产一区二区 视频在线| 在线观看www视频免费| 老汉色av国产亚洲站长工具| 99香蕉大伊视频| 好男人视频免费观看在线| 午夜福利视频在线观看免费| 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| 一本大道久久a久久精品| 国产色婷婷99| 一级,二级,三级黄色视频| 精品一区二区三区av网在线观看 | 卡戴珊不雅视频在线播放| 老熟女久久久| 精品免费久久久久久久清纯 | kizo精华| 一区二区三区精品91| 国产99久久九九免费精品| 999久久久国产精品视频| 国产精品国产av在线观看| 亚洲美女黄色视频免费看| 国产av国产精品国产| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 亚洲成人av在线免费| 操美女的视频在线观看| 午夜激情av网站| 国产成人一区二区在线| 欧美日韩福利视频一区二区| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 搡老岳熟女国产| 亚洲七黄色美女视频| av一本久久久久| 超碰97精品在线观看| 国产在线视频一区二区| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 99久久99久久久精品蜜桃| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 天天操日日干夜夜撸| 制服人妻中文乱码| 国产爽快片一区二区三区| 天天添夜夜摸| 精品久久蜜臀av无| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 亚洲人成网站在线观看播放| 哪个播放器可以免费观看大片| 99久久99久久久精品蜜桃| 精品亚洲成a人片在线观看| 交换朋友夫妻互换小说| 中文字幕最新亚洲高清| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 欧美最新免费一区二区三区| 久久久久国产一级毛片高清牌| 麻豆乱淫一区二区| 午夜福利免费观看在线| 久久久久视频综合| 国产片特级美女逼逼视频| 亚洲,欧美精品.| 日韩伦理黄色片| 超碰成人久久| 国产成人一区二区在线| 亚洲国产av新网站| 美女国产高潮福利片在线看| 国产av一区二区精品久久| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 秋霞伦理黄片| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 好男人视频免费观看在线| 欧美精品高潮呻吟av久久| 精品福利永久在线观看| 色视频在线一区二区三区| 新久久久久国产一级毛片| 亚洲av中文av极速乱| 国产免费视频播放在线视频| 少妇精品久久久久久久| 十八禁人妻一区二区| 好男人视频免费观看在线| 日韩欧美一区视频在线观看| av免费观看日本| 亚洲欧美清纯卡通| 午夜免费男女啪啪视频观看| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 一区二区三区乱码不卡18| 午夜福利一区二区在线看| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 国产在视频线精品| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 亚洲av国产av综合av卡| 国产成人av激情在线播放| 搡老岳熟女国产| 国产一区二区三区av在线| 午夜日韩欧美国产| 一区二区日韩欧美中文字幕| 免费观看a级毛片全部| 成年动漫av网址| 制服丝袜香蕉在线| av在线播放精品| 亚洲国产看品久久| 日本一区二区免费在线视频| 欧美日韩av久久| 亚洲中文av在线| 大码成人一级视频| 性色av一级| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 观看美女的网站| 欧美97在线视频| 日本色播在线视频| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 看免费成人av毛片| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 成人毛片60女人毛片免费| 精品第一国产精品| 韩国精品一区二区三区| 午夜日本视频在线| 亚洲欧美清纯卡通| 中文字幕人妻丝袜一区二区 | 韩国精品一区二区三区| 最近最新中文字幕大全免费视频 | av卡一久久| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 婷婷色综合大香蕉| 丝袜脚勾引网站| 岛国毛片在线播放| 国产精品免费大片| 亚洲av在线观看美女高潮| 亚洲精品自拍成人| netflix在线观看网站| 免费看不卡的av| 免费人妻精品一区二区三区视频| 美女主播在线视频| 最新的欧美精品一区二区| 亚洲av中文av极速乱| 亚洲精品中文字幕在线视频| 亚洲欧洲日产国产| 亚洲成国产人片在线观看| 男人爽女人下面视频在线观看| 午夜免费男女啪啪视频观看| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 欧美在线一区亚洲| av卡一久久| 欧美人与善性xxx| 亚洲国产中文字幕在线视频| 99九九在线精品视频| 综合色丁香网| 久热这里只有精品99| 色婷婷av一区二区三区视频| 亚洲成人一二三区av| 亚洲av日韩在线播放| 91精品国产国语对白视频| 亚洲视频免费观看视频| 精品午夜福利在线看| av线在线观看网站| 一区二区三区精品91| 在线 av 中文字幕| 亚洲av电影在线进入| 精品少妇久久久久久888优播| 久久婷婷青草| 亚洲伊人久久精品综合| 婷婷色av中文字幕| 亚洲精品自拍成人| 热99国产精品久久久久久7| 成人免费观看视频高清| 激情五月婷婷亚洲| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 69精品国产乱码久久久| 在线免费观看不下载黄p国产| 精品免费久久久久久久清纯 | 久久女婷五月综合色啪小说| 亚洲综合色网址| 久久人人97超碰香蕉20202| 日本av免费视频播放| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 亚洲七黄色美女视频| 好男人视频免费观看在线| 亚洲精品一二三| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产乱人偷精品视频| 中文字幕人妻熟女乱码| 麻豆乱淫一区二区| 成人毛片60女人毛片免费| 日韩欧美精品免费久久| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 国产成人av激情在线播放| 1024香蕉在线观看| 国产精品免费大片| 精品人妻一区二区三区麻豆| 成人黄色视频免费在线看| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 麻豆av在线久日| 在现免费观看毛片| 夫妻性生交免费视频一级片| 国产av国产精品国产| 国产伦理片在线播放av一区| 日韩av免费高清视频| 老熟女久久久| 久久久久精品久久久久真实原创| 婷婷成人精品国产| 超色免费av| 亚洲精品第二区| 一级,二级,三级黄色视频| 男人爽女人下面视频在线观看| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 免费观看性生交大片5| 亚洲在久久综合| 在线观看国产h片| 精品一品国产午夜福利视频| 高清av免费在线| 国产又爽黄色视频| 久久久久视频综合| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 亚洲精品,欧美精品| 久久久精品区二区三区| 国产精品国产三级专区第一集| 久久久久国产精品人妻一区二区| 成人毛片60女人毛片免费| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 在线天堂最新版资源| 亚洲综合精品二区| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 国产免费一区二区三区四区乱码| 女人久久www免费人成看片| 色视频在线一区二区三区| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 女人久久www免费人成看片| 国产免费视频播放在线视频| 国产一区二区三区综合在线观看| 午夜免费鲁丝| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 国产片内射在线| 午夜福利一区二区在线看| 国产亚洲最大av| 亚洲成人国产一区在线观看 | 欧美少妇被猛烈插入视频| 国产日韩欧美在线精品| 啦啦啦在线观看免费高清www| 午夜福利视频在线观看免费| 狂野欧美激情性xxxx| 国产成人系列免费观看| 大码成人一级视频| 精品国产一区二区三区四区第35| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 丝袜喷水一区| 国产精品人妻久久久影院| 一级爰片在线观看| 爱豆传媒免费全集在线观看| 免费少妇av软件| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 亚洲国产中文字幕在线视频| 日韩欧美一区视频在线观看| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 18禁观看日本| 久久久久网色| 久热这里只有精品99| 十八禁高潮呻吟视频| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 国产成人免费观看mmmm| 免费黄色在线免费观看| 亚洲av日韩精品久久久久久密 | 国产一区有黄有色的免费视频| 麻豆av在线久日| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产精品久久久久久久久免| 久久久国产精品麻豆| 欧美国产精品一级二级三级| 婷婷色av中文字幕| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 亚洲欧洲日产国产| 国产精品蜜桃在线观看| 免费观看av网站的网址| 国产视频首页在线观看| 亚洲精品一区蜜桃| 18在线观看网站| 精品国产国语对白av| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 99久久精品国产亚洲精品| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 午夜免费鲁丝| 国产成人系列免费观看| 日本av免费视频播放| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 欧美人与善性xxx| 成人三级做爰电影| 18禁观看日本| av在线观看视频网站免费| 亚洲成人手机| 久久精品亚洲av国产电影网| 人人澡人人妻人| 日本wwww免费看| 无限看片的www在线观看| 国产毛片在线视频| 国产国语露脸激情在线看| 曰老女人黄片| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 99热网站在线观看| 久久久久网色| 十八禁网站网址无遮挡| 色婷婷av一区二区三区视频| 狂野欧美激情性bbbbbb| 十八禁网站网址无遮挡| 777米奇影视久久| 自线自在国产av| 日韩一本色道免费dvd| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 亚洲av国产av综合av卡| 婷婷色综合www| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产亚洲欧美精品永久|