• <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 ?

    基于交通大數(shù)據(jù)的車輛行駛路徑規(guī)劃綜述

    2020-12-01 03:15:00王迎趙建軍李興菊聶紅梅
    軟件導(dǎo)刊 2020年10期

    王迎 趙建軍 李興菊 聶紅梅

    摘 要:交通大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和發(fā)展為現(xiàn)代車輛路徑規(guī)劃帶來(lái)了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。因此,了解交通大數(shù)據(jù)概念、路網(wǎng)匹配、路徑規(guī)劃算法、交通信息預(yù)測(cè)等方面的研究現(xiàn)狀和研究特點(diǎn),對(duì)明確未來(lái)路徑規(guī)劃研究方向和發(fā)展趨勢(shì)顯得尤為重要。首先介紹交通大數(shù)據(jù)概念及軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,歸納總結(jié)國(guó)內(nèi)外在路網(wǎng)匹配上的各種匹配算法及其優(yōu)缺點(diǎn);然后,闡述常用路徑規(guī)劃算法,其中包括傳統(tǒng)經(jīng)典算法與當(dāng)下流行的智能算法;隨后對(duì)交通信息預(yù)測(cè)研究方法和各種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行簡(jiǎn)要概括;最后指出車輛路徑規(guī)劃現(xiàn)階段存在的問(wèn)題,并展望未來(lái)研究方向。

    關(guān)鍵詞:智能交通;路徑規(guī)劃;交通大數(shù)據(jù);行駛車輛;路網(wǎng)匹配;交通信息預(yù)測(cè)

    DOI:10. 11907/rjdk. 201374

    中圖分類號(hào):TP301 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-7800(2020)010-0050-05

    Abstract: The application and development of traffic big data brings new opportunities and challenges to modern vehicle route planning. Therefore, it is particularly important to understand the concept of traffic big data, the research status and characteristics of road network matching, route planning algorithm, and traffic information forecasting for the research direction and development trend of future route planning. In this regard, the concept of traffic big data and the preprocessing of trajectory data are introduced firstly. Secondly, the various matching algorithms for road network matching at home and abroad and the advantages and disadvantages of each algorithm are summarized. Then, the common route planning algorithm including traditional classical algorithms and current popular intelligent algorithms are elaborated. The following are brief summaries of research methods and various predictive models for traffic information prediction. Finally problems existing at the current stage of vehicle route planning are pointed out and the prospects for future research are presented.

    Key Words: intelligent transportation; route planning; traffic big data; driving vehicles; road network matching; traffic information forecast

    0 引言

    近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展,智慧城市(Smart City)和智慧交通(Smart Traffic)逐步走入大眾視野,其中智能交通在智慧城市中扮演著重要角色。一方面車輛成為人們?nèi)粘I钪胁豢苫蛉钡闹匾煌üぞ?,讓公眾出行變得便?另一方面車輛需求變大,導(dǎo)致交通擁堵、交通事故頻發(fā),使公眾人身和財(cái)產(chǎn)安全受到侵害。智能交通的出現(xiàn)為車輛行駛提供了安全、可靠、靈活的路徑規(guī)劃。在現(xiàn)階段,全球定位系統(tǒng)(GPS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、電子計(jì)算機(jī)技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)等系統(tǒng)技術(shù)的融合為車輛路徑規(guī)劃提供了重要支撐,從而一定程度上降低了交通擁堵、交通事故的發(fā)生率,為智慧城市的實(shí)現(xiàn)作出了重要貢獻(xiàn)。

    目前城市道路建設(shè)的速度無(wú)法匹配交通流增長(zhǎng)速度,現(xiàn)有道路建設(shè)已不能滿足公眾出行暢通、交通安全的需求。智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems,ITS)應(yīng)運(yùn)而生,并逐步成為當(dāng)下交通領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。車輛路徑規(guī)劃是智能交通系統(tǒng)重要研究方向之一,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在該方面已取得了豐碩成果。車輛路徑規(guī)劃通過(guò)分析大量歷史與當(dāng)前交通信息數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)交通情況,從而為用戶提供更好的交通行駛體驗(yàn)。其研究?jī)?nèi)容包括交通信息預(yù)測(cè)、路網(wǎng)模型和路徑規(guī)劃算法等。綜上所述,隨著大數(shù)據(jù)平臺(tái)的興起、人工智能的發(fā)展、設(shè)備性能的提升,進(jìn)行新技術(shù)下車輛路徑規(guī)劃研究迫在眉睫。

    1 交通大數(shù)據(jù)

    1.1 交通大數(shù)據(jù)特征

    交通大數(shù)據(jù)是智能交通系統(tǒng)基礎(chǔ),研究和分析交通大數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)交通數(shù)據(jù)特征有3V [1]、4V[2]、5V[3],與傳統(tǒng)交通數(shù)據(jù)不同,交通大數(shù)據(jù)有6V特征[4],如表1 所示。

    眾多學(xué)者[5-7]從交通安全、交通監(jiān)測(cè)、交通車輛行駛效率、公交基礎(chǔ)建設(shè)、運(yùn)營(yíng)管理及出行預(yù)測(cè)等方面研究了大數(shù)據(jù)對(duì)智能交通的作用。交通大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)不僅為智能交通系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供重要的技術(shù)支撐,而且也為車輛路徑規(guī)劃和信息預(yù)測(cè)提供巨大的數(shù)據(jù)保障。

    1.2 軌跡數(shù)據(jù)

    軌跡數(shù)據(jù)屬于交通大數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)豐富性和多樣性符合交通大數(shù)據(jù)的6V特征,即體量大(Volume)、速度快(Velocity)、多源(Variety)、難辨識(shí)(Veracity)、價(jià)值密度低(Value)、可視化(Visualization)。當(dāng)軌跡數(shù)據(jù)為分析對(duì)象時(shí),數(shù)據(jù)特征和處理技術(shù)架構(gòu)等有價(jià)值的信息是關(guān)注重點(diǎn)。

    軌跡數(shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)1個(gè)或多個(gè)移動(dòng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)過(guò)程的采樣而形成的數(shù)據(jù)信息,一般包括GPS定位數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)、速度數(shù)據(jù)等。軌跡數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛,不僅可通過(guò)衛(wèi)星定位、手機(jī)APP信息、通信服務(wù)基站、流動(dòng)公交等途徑獲取,還可通過(guò)RFID技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)等方式獲取,例如出租車、公交車等交通工具的活動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)可通過(guò)車載GPS 技術(shù)獲取。

    軌跡數(shù)據(jù)采樣受設(shè)備、采樣等因素影響,其數(shù)據(jù)特點(diǎn)[8]如表2所示。

    1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    數(shù)據(jù)是進(jìn)行各項(xiàng)工作的基礎(chǔ),由于軌跡數(shù)據(jù)來(lái)源多樣且復(fù)雜,因而存在許多非人為的誤差或錯(cuò)誤。為了得到更準(zhǔn)確且有價(jià)值的數(shù)據(jù),需對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)清洗工作[9]。

    軌跡數(shù)據(jù)清洗是為了剔除數(shù)據(jù)中的冗余點(diǎn)與噪音點(diǎn)。車輛在靜止和行駛狀態(tài)下會(huì)產(chǎn)生大量冗余點(diǎn)。有基于停留區(qū)域的軌跡數(shù)據(jù)挖掘,例如對(duì)旅游路線熱點(diǎn)區(qū)域和路線進(jìn)行推薦[10],挖掘其中熱點(diǎn)區(qū)域和剔除冗余采樣點(diǎn);有基于速度的行為模式挖掘,其關(guān)注重點(diǎn)是基于速度劃分的行為模式[11];有基于用戶行為模式的挖掘,通過(guò)基于速度的出行模式劃分,獲取用戶行為模式與習(xí)慣[12]。而噪音點(diǎn)是數(shù)據(jù)接收設(shè)備異常導(dǎo)致的錯(cuò)誤數(shù)據(jù),例如,行駛車輛進(jìn)入地下停車場(chǎng)或進(jìn)入隧道涵洞干擾衛(wèi)星定位而導(dǎo)致的接受信號(hào)偏差。噪音點(diǎn)會(huì)影響數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性。常用軌跡數(shù)據(jù)清洗處理方法還有噪音濾波(Noise Filtering)[13-14]、停留點(diǎn)檢測(cè)(Stay Point Detection)[15-16]等。

    2 路網(wǎng)匹配

    2.1 概述

    路網(wǎng)匹配指軌跡數(shù)據(jù)與數(shù)字地圖結(jié)合,將衛(wèi)星定位坐標(biāo)下的采樣序列轉(zhuǎn)換成路網(wǎng)坐標(biāo)序列,將GPS軌跡點(diǎn)匹配到實(shí)際路網(wǎng)上[17]。路網(wǎng)匹配不僅有利于對(duì)相應(yīng)交通大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘,還可輔助解決智慧城市交通問(wèn)題。首先浮動(dòng)車每天可收集到大量包含車輛和用戶信息的衛(wèi)星定位坐標(biāo)序列和車載數(shù)據(jù),然后通過(guò)使用大數(shù)據(jù)處理車輛軌跡數(shù)據(jù),挖掘出有價(jià)值的信息。路網(wǎng)匹配在一定程度上能反映車輛行駛狀態(tài)信息及行駛路徑,便于了解當(dāng)前交通情況、交通流量、交通流速等,從而為車輛行駛提供有價(jià)值的參考,存在巨大的科研和應(yīng)用價(jià)值。另外,位置服務(wù)和移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越普及,衍生了豐富的應(yīng)用,如常用線路查找[18]、道路交通監(jiān)管[19]、智慧城市規(guī)劃[20]、地理位置信息網(wǎng)絡(luò)[21]等已開(kāi)始使用軌跡數(shù)據(jù),以提高服務(wù)質(zhì)量。但是,由于軌跡數(shù)據(jù)質(zhì)量較差,如果不對(duì)其進(jìn)行路網(wǎng)匹配,將無(wú)法正確顯示于道路上。經(jīng)過(guò)路網(wǎng)匹配后,軌跡數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)會(huì)映射到一個(gè)路網(wǎng)中。路網(wǎng)匹配對(duì)于評(píng)估交通流、車輛導(dǎo)航、車輛行駛路線預(yù)測(cè)等具有重要作用。

    2.2 算法

    路網(wǎng)匹配是較為復(fù)雜的問(wèn)題,已積累多種相關(guān)算法。有關(guān)路網(wǎng)匹配的算法也是目前研究熱點(diǎn)。根據(jù)軌跡數(shù)據(jù)涉及的信息,現(xiàn)有常用路網(wǎng)匹配算法如表3所示,其中隱馬爾可夫路網(wǎng)匹配算法是目前算法研究熱點(diǎn)。

    3 路徑規(guī)劃

    3.1 概述

    路徑規(guī)劃在交通領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,如GPS 導(dǎo)航、GIS 系統(tǒng)路徑規(guī)劃、城市路網(wǎng)規(guī)劃等[34]。路徑規(guī)劃核心是算法,在過(guò)去的幾十年中,算法已取得巨大進(jìn)展,由傳統(tǒng)算法發(fā)展至目前人工智能算法[9]。由于算法特點(diǎn)和適用范圍各不相同,應(yīng)充分考慮其特點(diǎn),才可選取合適的路徑規(guī)劃算法。

    3.2 路徑規(guī)劃算法

    3.2.1 Dijkstra 算法

    Dijkstra 算法是典型的最短路徑算法,由Dijkstra[35]于1959年提出。該算法通過(guò)所有節(jié)點(diǎn)正向遍歷比較得到最短路徑,適用于道路權(quán)值為非負(fù)的最短路徑問(wèn)題[36],能得出某個(gè)點(diǎn)到其它點(diǎn)的最短路徑。該算法對(duì)最短路徑的計(jì)算較為準(zhǔn)確,其魯棒性能也較好,但是該算法需經(jīng)過(guò)多次遍歷,導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)多、耗時(shí)長(zhǎng)、占用空間大。

    3.2.2 Floyd算法

    Floyd算法是求最短路徑的經(jīng)典算法之一,由Floyd于1962年提出,可讀性和理解性較好。該算法可以正確處理有向圖的最短路徑問(wèn)題,時(shí)間復(fù)雜度為[O(n3)],實(shí)際效果較Dijkstra 算法更好,改進(jìn)后也可求無(wú)向圖最短路徑[37]。

    3.2.3 Lee算法

    Lee算法較早用于電路路徑追蹤[38],該算法適用于軌跡數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)變化的路徑規(guī)劃,代價(jià)相對(duì)較小。理論上只要存在最佳路徑,該算法基本可找到該條最佳路徑[39],但是相對(duì)復(fù)雜多層的路徑,其占用空間很大。

    3.2.4 蟻群算法

    蟻群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)是Marco Dorigo在1991年提出的一種用來(lái)搜尋優(yōu)化路徑的概率型隨機(jī)搜索算法。其思想是整個(gè)蟻群集體構(gòu)成待優(yōu)化的解空間,模擬螞蟻覓食途中會(huì)留下信息素,較短路徑的螞蟻釋放信息素較多。隨著時(shí)間的推移,在相同時(shí)間內(nèi)最短路徑上螞蟻釋放的信息濃度高。在正反饋?zhàn)饔孟拢畔⑺貪舛雀叩淖疃搪窂胶芸鞎?huì)被發(fā)現(xiàn)[40]。該算法計(jì)算機(jī)易于實(shí)現(xiàn),魯棒性較強(qiáng),但容易陷入局部最優(yōu)解。

    3.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(Neural Network Algorithm,NNA)是模擬動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息傳遞,通過(guò)邏輯性思維推理過(guò)程的一種算法。該算法也是人工智能中常用的一種,其信息是分布式存儲(chǔ)的,信息處理是通過(guò)類似神經(jīng)元之間的相互作用動(dòng)態(tài)處理。但是路徑規(guī)劃路網(wǎng)復(fù)雜多變,很難用數(shù)學(xué)公式進(jìn)行描述,通過(guò)改進(jìn)可以實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。如小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,該算法是將小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,通過(guò)小波分析對(duì)高低頻信號(hào)進(jìn)行處理找到其信號(hào)特征值,并將這個(gè)信號(hào)特征值輸入于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行下一步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理[41]。

    3.2.6 遺傳算法

    遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是最早由Holland教授于1975年提出的一種人工智能算法[42]。該算法模擬生物進(jìn)化論思想,并融合了適者生存的概念。遺傳算法根據(jù)待優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造相應(yīng)適應(yīng)度函數(shù),再對(duì)其進(jìn)行初始化、評(píng)價(jià)和遺傳操作。遺傳算法具有快速隨機(jī)搜索能力,魯棒性好,擴(kuò)展性強(qiáng),但是編程較為復(fù)雜,算法搜索速度較慢。

    3.2.7 粒子群算法

    粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是Eberhart&Kennedy提出的一種新的進(jìn)化算法,也稱為鳥群覓食算法。該算法從規(guī)律性鳥群集體活動(dòng)中得到啟發(fā),通過(guò)個(gè)體對(duì)信息的共享使整個(gè)群體運(yùn)動(dòng)從無(wú)序化到有序化的演變,最終獲得最優(yōu)解。粒子群算法常被用于求解機(jī)器人或車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題[43]。該算法原理簡(jiǎn)單、參數(shù)少、易操作實(shí)現(xiàn)、計(jì)算速度快,而且具有記憶功能,但是對(duì)種群大小不十分敏感,易陷入局部最優(yōu)解。

    3.2.8 A*算法

    A*算法是一種靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)中求最短路徑的啟發(fā)式搜索算法。A*算法如果能找到一個(gè)合適的啟發(fā)函數(shù),即可加快最短路徑搜索速度,進(jìn)而提高最短路徑搜索精度。A*算法是一種最佳優(yōu)先算法,較適合求解最短路徑,魯棒性也較強(qiáng),但是易忽略本身節(jié)點(diǎn)限制,不過(guò)后續(xù)可通過(guò)增加節(jié)點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)[44]。

    4 交通信息預(yù)測(cè)

    準(zhǔn)確的交通信息預(yù)測(cè)是智能交通領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容。近些年,在基于大數(shù)據(jù)的車輛路徑規(guī)劃相關(guān)研究中,對(duì)車輛數(shù)據(jù)發(fā)掘并作出交通信息預(yù)測(cè)成為熱點(diǎn)。

    目前,有許多預(yù)測(cè)方法被廣泛用于交通信息預(yù)測(cè)并取得了不錯(cuò)的效果,如卡爾曼濾波方法[45]、時(shí)間序列方法[46]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[47]、馬爾可夫預(yù)測(cè)[48]及灰色預(yù)測(cè)理論等[49],上述各方法又可建立多種預(yù)測(cè)模型。其中時(shí)間序列方法在車輛交通流預(yù)測(cè)研究應(yīng)用中使用較多,是交通流預(yù)測(cè)研究熱點(diǎn)。較早提出的預(yù)測(cè)模型有自回歸模型(AR)、自回歸滑動(dòng)平均模型(ARMA)、滑動(dòng)平均模型(MA)[50]等。這些模型具有計(jì)算精度高、應(yīng)用規(guī)模大、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn),但有時(shí)無(wú)法準(zhǔn)確反映交通狀況的不確定性,抗干擾能力較差。因此,通常選取多種預(yù)測(cè)模型組合,使其優(yōu)缺點(diǎn)互補(bǔ),以最合適的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行交通信息預(yù)測(cè)。如馬爾可夫預(yù)測(cè)模型經(jīng)常與小波理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型組合,這些模型在交通信息預(yù)測(cè)方面也有不錯(cuò)的效果。除此之外,結(jié)合人工智能算法的混合模型[51]、組合預(yù)測(cè)理論[52]、混沌理論[53]等也被廣泛應(yīng)用于交通信息預(yù)測(cè)。交通信息預(yù)測(cè)為減少交通堵塞、提高道路利用率、適時(shí)實(shí)施交通管制及城市環(huán)境保護(hù)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    5 結(jié)語(yǔ)

    本文對(duì)基于大數(shù)據(jù)的車輛路徑規(guī)劃關(guān)鍵環(huán)節(jié),包括交通大數(shù)據(jù)處理、路網(wǎng)匹配、路徑規(guī)劃算法、交通信息預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究情況進(jìn)行了重點(diǎn)介紹。傳統(tǒng)靜態(tài)車輛路徑規(guī)劃系統(tǒng)發(fā)展相對(duì)較成熟,基于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的車輛路徑規(guī)劃、城市交通路網(wǎng)規(guī)劃、城市交通軌跡數(shù)據(jù)挖掘等是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)研究熱點(diǎn),因此結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的動(dòng)態(tài)車輛路徑規(guī)劃備受重視。隨著人工智能算法、大數(shù)據(jù)挖掘、無(wú)線通信、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航等技術(shù)的進(jìn)一步成熟,基于交通大數(shù)據(jù)的智能車輛路徑規(guī)劃將得到更加長(zhǎng)足的發(fā)展,但同時(shí)交通數(shù)據(jù)安全不容忽視,如何建立完善的隱私保護(hù)機(jī)制是大數(shù)據(jù)時(shí)代的新挑戰(zhàn)。

    參考文獻(xiàn):

    [1] LANEY D. 3D data management: controlling data volume, velocity and variety[J].? META Group Research, 2001, 949(6): 1-4.

    [2] CHEN M, MAO S W, ZHANG Y, et al. Big data related technologies, challenges and future prospects series[M].? NewYork:Springer, 2014.

    [3] 程學(xué)旗, 靳小龍, 王元卓,等.? 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和分析技術(shù)綜述[J].? 軟件學(xué)報(bào), 2014, 25(9): 1889-1908.

    [4] 陸化普,孫智源, 屈聞聰.? 大數(shù)據(jù)及其在城市智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用綜述[J]. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 2015, 15(5): 45-52.

    [5] 岳建明,袁倫渠. 智能交通發(fā)展中的大數(shù)據(jù)分析[J]. 生產(chǎn)力研究, 2013, 251(6): 137-138,165.

    [6] TAO S, CORCORAN J, MATEO-BABIANO I, et al. Exploring bus rapid transit passenger travel behavior using big data[J]. Applied Geography, 2014, 53(53): 90-104.

    [7] SUN J, ZHANG C, ZHANG L H, et al. Urban travel behavior analyses and route prediction based on floating car data[J].? Transportation Letters, 2014, 6 (3): 118-125.

    [8] 高強(qiáng),張鳳荔, 王瑞錦, 等.? 軌跡大數(shù)據(jù): 數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[J]. 軟件學(xué)報(bào), 2017, 28(4): 959-992.

    [9] 李建明. 浮動(dòng)車數(shù)據(jù)挖掘及其在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[D].? 沈陽(yáng): 沈陽(yáng)航空航天大學(xué), 2016.

    [10] ZHENG Y, XIE X. Learning travel recommendations from user-generated GPS traces[J]. ACM Transactions on Intelligent Systems &Technology, 2011, 2(1): 389-396.

    [11] LI S, PETER R S. Review of GPS travel survey and GPS data-processing methods[J].? Transport Reviews, 2014, 34(3): 316-334.

    [12] STENNETH L, WOLFSON O, YU P S, et al. Transportation mode detection using mobile phones and GIS information[C]. Chicago:ACM Sigspatial International Symposium on Advances in Geographic Information Systems, 2011.

    [13] LEE W C, KRUMM J. Computing with spatial trajectories[M]. New York:Springer,2011.

    [14] HIGHTOWER J, BORRIELLO G. Particle filters for location estimation in ubiquitous computing: a case study[C].? Nottingham: The 6th International Conference on Ubiquitous Computing, 2004.

    [15] WANG Y, ZHENG Y, XUE Y. Travel time estimation of a path using sparse trajectories[C].? New York: Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data mining, 2014.

    [16] QI G, PAN G, LI S, et al. How long a passenger waits for a vacant taxi-Large-scale taxi trace mining for smart cities[J].? Green Computing & Communications, 2013: 1029-1036.

    [17] JENSEN C S, TRADISAUSKAS N. Map matching[J].? Encyclopedia of Database Systems, 2016: 1692-1696.

    [18] LI X, HAN J, LEE J, et al. Traffic density-based discovery of hot routes in road networks[C]. Boston:The 10th International Symposium on Advances in Spatial and Temporal Databases,2007.

    [19] YUAN Y F, VAN L H, VAN W F, et al. Network-Wide traffic state estimation using loop detector and floating car data[J].? Journal of Intelligent Transportation Systems, 2014, 18(1): 41-50.

    [20] YUAN N J, ZHENG Y, XIE X, et al. Discovering urban functional zones using latent activity trajectories[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data, 2015, 27(3): 712-725.

    [21] ZHENG Y, WANG L, XIE X, et al. GeoLife: managing and understanding your past life over maps[C].? Beijing: The 9th International Conference on Mobile Data Management, 2008.

    [22] BERNSTEIN D, KORNHAUSER A. An introduction to map matching for personal navigation assistants[J].? Geometric Distributions, 1996, 122(7): 1082-1083.

    [23] TAYLOR G, BLEWITT G, STEUP D, et al. Road reduction filtering for GPS-GIS navigation[J].? Transactions in GIS, 2001, 5(3): 193-207.

    [24] YIN H, WOLFSON O. A weight-based map matching method in moving objects databases[C].? Chicago: The 16th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, 2004.

    [25] BLAZQUEZ C, VONDEROHE A. Simple map-matching algorithm applied to intelligent winter maintenance vehicle data[J].? Journal of the Transportation Research Board, 2005, 1935(1): 68-76.

    [26] BRAKATSOULAS S, PFOSER D, SALAS R, et al. On map-matching vehicle tracking data[J].? International Conference on Very Large Data Bases, 2005, 2: 853-864.

    [27] NADINE S, KAY W A. Map matching of GPS traces on high-resolution navigation networks using the multiple hypothesis technique (MHT)[J].? Working Paper Transport and Spatial Planning, 2009, (10): 568-588.

    [28] QUDDUS M A, NOLAND R B, OCHIENG W Y. A high accuracy fuzzy logic based map matching algorithm for road transport[J].? Journal of Intelligent Transportation Systems, 2006, 10(3): 103-115.

    [29] OBRADOVIC D, LENZ H, SCHUPFNR M. Fusion of map and sensor data in a modern car navigation system[J].? Journal of Signal Processing Systems, 2006, 45(1): 111-122.

    [30] XU H, LIU H C, TAN C W, et al. Development and application of an enhanced Kalman filter and global positioning system error-correction approach for improved map-matching[J].? Journal of Intelligent Transportation Systems, 2010, 14(1): 27-36.

    [31] CHERIF S, EL-NAJJAR M E, FRANCOIS C. A road matching method for precise vehicle localization using hybrid Bayesian network[J].? Journal of Intelligent Transportation Systems, 2008, 12(4): 176-188.

    [32] NEWSON P, KRUMM J. Hidden Markov map matching through noise and sparseness[C].? Seattle: The 17th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2009.

    [33] LOU Y, ZHANG C, ZHENG Y, et al. Map-Matching for low-sampling-rate GPS trajectories[C].? Seattle: The 17th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2009.

    [34] JOHN K. Probabilistic modeling of traffic lanes from GPS traces[C].? San Jose: The 18th ACM Sigspatial International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2010.

    [35] DIJKSTRA E W. A note on two problems in connection with graphs[J].? Numerische Mathematik, 1959, 1(1):269-271.

    [36] JAVED A, SEJOON L. Congestion-aware traffic routing system using sensor data[C].? Anchorage: The 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, 2012.

    [37] 周程. 物流配送路徑優(yōu)化策略研究[J].? 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2005, 29(5): 797-800.

    [38] LEE C Y. An Algorithm for path connections and its applications[J].? Electronic Computers, 1961, 10(3): 346-365.

    [39] JOHN F, PETER R. Adaptive routing for road traffic[J].? IEEE Computer Graphics and Applications, 2000, 20(3): 46-53.

    [40] YU Z K, NI M F, WANG Z Y. Dynamic route guidance using improved genetic algorithm[J].? Mathematical Problems in Engineering, 2012, 2013(1): 1-6.

    [41] LI Y, WANG R, XU M. Rescheduling of observing spacecraft using fuzzy neural network and ant colony algorithm[J].? Chinese Journal of Aeronautics, 2014, 27(3): 678-687.

    [42] 尹元韜,王焱. 遺傳算法改進(jìn)策略研究進(jìn)展[J]. 信息技術(shù)與信息化,2010(3): 40-45.

    [43] CALABRESE. Real-time urban monitoring using cell phones: a case study in Rome[J].? IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2010, 12(1):141-151.

    [44] RAJESH K B, NGUYEN X K. Real-time trip information service for a large taxi fleet[C]. Bethesda: Proceedings of the 9th international conference on Mobile systems, applications and services, 2011.

    [45] 石曼曼.? 基于卡爾曼濾波的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法研究[D].? 成都: 西南交通大學(xué), 2012.

    [46] SMITH B L, DEMETSKY M J. Traffic flow forecasting: comparison of modeling approaches[J]. Journal of Transportation Engineering, 1997, 123(4): 261-266.

    [47] MARK S D, MARK R C. Short-term inter-urban traffic forecasts using neural networks[J].? International Journal of Forecasting, 1997, 13(1): 21-31.

    [48] 胡楓.? 基于馬爾科夫模型的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究[D].? 南京: 南京郵電大學(xué), 2013.

    [49] 許倫輝, 傅惠.? 交通信息智能預(yù)測(cè)理論與方法[M].? 北京: 科學(xué)出版社, 2009.

    [50] 顧國(guó)民, 李未, 蔡家楣.? 城市綜合應(yīng)急指揮系統(tǒng)的車輛路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)[D].? 杭州:浙江工業(yè)大學(xué), 2005.

    [51] BAHER A, HIMANSHU P, WILL R. Short-term traffic flow prediction using neuro-genetic algorithms[J]. Intelligent Transportation Systems Journal, 2002, 7(1): 3-41.

    [52] 沈國(guó)江, 王嘯虎, 孔祥杰.? 短時(shí)交通流量智能組合預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用[J].? 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2011, 31(3): 561-568.

    [53] 薛潔妮, 史忠科.? 基于混沌時(shí)間序列分析法的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究[J].? 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 2008, 8(5): 68-72.

    (責(zé)任編輯:江 艷)

    99久国产av精品| 免费观看av网站的网址| 日本午夜av视频| 91久久精品国产一区二区三区| 成人无遮挡网站| 中文字幕亚洲精品专区| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲综合色惰| 777米奇影视久久| 大片免费播放器 马上看| 国产v大片淫在线免费观看| 日韩欧美国产在线观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 少妇高潮的动态图| 中文欧美无线码| 一级片'在线观看视频| 性色avwww在线观看| 99久国产av精品| 久久久久久久久久成人| av国产免费在线观看| 99九九线精品视频在线观看视频| 国产伦在线观看视频一区| 熟女电影av网| 久久久久久久久大av| 在线观看免费高清a一片| 三级国产精品片| 久久精品国产亚洲av天美| 亚洲人成网站在线播| 在线 av 中文字幕| 亚洲国产色片| 最近2019中文字幕mv第一页| 久久久a久久爽久久v久久| 一个人看视频在线观看www免费| 亚洲最大成人手机在线| 国产精品一及| 黄色日韩在线| 久久久久久久国产电影| 性色avwww在线观看| 在线观看一区二区三区| 人妻一区二区av| 乱码一卡2卡4卡精品| 在线播放无遮挡| 亚洲精品aⅴ在线观看| 尾随美女入室| 国产探花在线观看一区二区| 国产精品久久久久久久久免| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 国产伦精品一区二区三区四那| 欧美成人午夜免费资源| 一级黄片播放器| 一级二级三级毛片免费看| 一级片'在线观看视频| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 伦理电影大哥的女人| 久久久久久久久久久丰满| 99热这里只有是精品在线观看| 能在线免费看毛片的网站| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 午夜免费激情av| 在线观看免费高清a一片| 淫秽高清视频在线观看| 国产精品日韩av在线免费观看| 精品久久久久久久久av| 久久精品综合一区二区三区| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 国产极品天堂在线| 久久99精品国语久久久| 少妇被粗大猛烈的视频| 看非洲黑人一级黄片| 热99在线观看视频| 亚洲自偷自拍三级| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 在线免费观看不下载黄p国产| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 91午夜精品亚洲一区二区三区| a级毛片免费高清观看在线播放| 最近的中文字幕免费完整| 欧美变态另类bdsm刘玥| 免费观看a级毛片全部| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 欧美区成人在线视频| 最近最新中文字幕免费大全7| 插阴视频在线观看视频| 天堂网av新在线| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 午夜福利成人在线免费观看| 久久久久久久久久久免费av| 久久久久久久久久黄片| 在线 av 中文字幕| 国产伦在线观看视频一区| 日本午夜av视频| 久久韩国三级中文字幕| 十八禁国产超污无遮挡网站| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产精品女同一区二区软件| 久久久久久久国产电影| 大话2 男鬼变身卡| av一本久久久久| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 69av精品久久久久久| 欧美成人午夜免费资源| 成人毛片60女人毛片免费| 久久久久精品久久久久真实原创| 一区二区三区四区激情视频| 国产 一区 欧美 日韩| 色网站视频免费| 丰满人妻一区二区三区视频av| 国产亚洲av嫩草精品影院| 日本一本二区三区精品| 精品久久国产蜜桃| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 少妇被粗大猛烈的视频| 性色avwww在线观看| 久久久久久久亚洲中文字幕| 精品一区二区三区人妻视频| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 熟妇人妻不卡中文字幕| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 国产淫片久久久久久久久| 成人午夜精彩视频在线观看| 欧美日韩精品成人综合77777| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 亚洲国产精品国产精品| 日韩一本色道免费dvd| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 99久国产av精品| 色网站视频免费| 久久人人爽人人爽人人片va| 亚洲一区高清亚洲精品| 色网站视频免费| 一边亲一边摸免费视频| 国产单亲对白刺激| 亚洲第一区二区三区不卡| 精品久久久久久久久av| 国产91av在线免费观看| 1000部很黄的大片| 国产av国产精品国产| av黄色大香蕉| 22中文网久久字幕| 搡老妇女老女人老熟妇| av在线老鸭窝| 亚洲成人精品中文字幕电影| 国产成人a∨麻豆精品| 国产一区有黄有色的免费视频 | 美女cb高潮喷水在线观看| 亚洲在线观看片| 亚洲精品自拍成人| 一级二级三级毛片免费看| 精品久久久久久成人av| 日韩一本色道免费dvd| 日本av手机在线免费观看| 丝瓜视频免费看黄片| av.在线天堂| 久久久精品94久久精品| 亚洲精品国产av蜜桃| 在线天堂最新版资源| 久久精品综合一区二区三区| 如何舔出高潮| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 久久精品国产亚洲网站| 亚洲成人av在线免费| 国产精品一区二区三区四区久久| 欧美3d第一页| 天堂中文最新版在线下载 | 国产成人a∨麻豆精品| 黄色欧美视频在线观看| 日本与韩国留学比较| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 亚洲精品一二三| 国产不卡一卡二| 久久国内精品自在自线图片| 亚洲在久久综合| 日韩欧美三级三区| 国产69精品久久久久777片| 成人亚洲精品一区在线观看 | 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 色尼玛亚洲综合影院| 成人毛片60女人毛片免费| 视频中文字幕在线观看| 最近最新中文字幕大全电影3| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 丝袜美腿在线中文| 成人欧美大片| 草草在线视频免费看| 国产片特级美女逼逼视频| 麻豆成人av视频| 久久久久久伊人网av| 国产美女午夜福利| 人体艺术视频欧美日本| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 欧美xxⅹ黑人| 国产av国产精品国产| 成人美女网站在线观看视频| 少妇丰满av| 国产片特级美女逼逼视频| 久久精品国产亚洲av涩爱| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲人与动物交配视频| 成人亚洲精品一区在线观看 | 日韩av不卡免费在线播放| 丝袜美腿在线中文| 欧美变态另类bdsm刘玥| 亚洲自偷自拍三级| 亚洲av在线观看美女高潮| 精品人妻偷拍中文字幕| 精品久久久精品久久久| 免费大片黄手机在线观看| xxx大片免费视频| a级毛色黄片| 最近中文字幕2019免费版| 国产高清国产精品国产三级 | 久久精品国产亚洲网站| 三级国产精品欧美在线观看| 天美传媒精品一区二区| 成人一区二区视频在线观看| 亚洲成人中文字幕在线播放| 最近的中文字幕免费完整| 一个人看的www免费观看视频| 欧美另类一区| 国产一区有黄有色的免费视频 | 好男人在线观看高清免费视频| 男的添女的下面高潮视频| 国国产精品蜜臀av免费| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 精品久久久久久久久久久久久| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 久久久久网色| 亚洲成人av在线免费| 18禁在线播放成人免费| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 久久久成人免费电影| 午夜福利视频1000在线观看| 国产乱人偷精品视频| 中文资源天堂在线| 久久久午夜欧美精品| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 少妇熟女aⅴ在线视频| 国产极品天堂在线| 亚洲内射少妇av| 免费观看的影片在线观看| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 大香蕉久久网| eeuss影院久久| 视频中文字幕在线观看| 三级国产精品片| 免费看不卡的av| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 青春草亚洲视频在线观看| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 亚洲在线观看片| 亚洲,欧美,日韩| 国产男女超爽视频在线观看| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 青青草视频在线视频观看| 午夜福利在线观看吧| 99热6这里只有精品| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 波野结衣二区三区在线| 国产精品人妻久久久影院| 国产精品久久久久久av不卡| 久久久久久久大尺度免费视频| 日韩成人伦理影院| 神马国产精品三级电影在线观看| 夫妻午夜视频| 人妻少妇偷人精品九色| 久久久a久久爽久久v久久| 天堂中文最新版在线下载 | 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 一个人看的www免费观看视频| 舔av片在线| 黄色欧美视频在线观看| 在线免费观看的www视频| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| av播播在线观看一区| 乱系列少妇在线播放| 欧美日韩综合久久久久久| 亚洲精品久久午夜乱码| 欧美高清成人免费视频www| 国产成年人精品一区二区| 熟妇人妻不卡中文字幕| 日韩中字成人| 如何舔出高潮| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产成人福利小说| 水蜜桃什么品种好| 国产免费又黄又爽又色| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 久久精品国产自在天天线| 搡老妇女老女人老熟妇| 国产单亲对白刺激| 伦精品一区二区三区| 2021天堂中文幕一二区在线观| av一本久久久久| 啦啦啦啦在线视频资源| 18+在线观看网站| 日本午夜av视频| 一级毛片久久久久久久久女| 亚洲国产色片| 国产欧美日韩精品一区二区| 街头女战士在线观看网站| 亚洲av一区综合| 色视频www国产| 国产探花极品一区二区| 少妇人妻一区二区三区视频| 免费看美女性在线毛片视频| 欧美丝袜亚洲另类| 成人一区二区视频在线观看| 夫妻性生交免费视频一级片| 久久久久久久久大av| 舔av片在线| 成人亚洲精品av一区二区| 国产精品一区二区在线观看99 | 国产高清国产精品国产三级 | 欧美人与善性xxx| 美女大奶头视频| 久久久精品94久久精品| 国产精品伦人一区二区| 在线播放无遮挡| 午夜日本视频在线| 国产精品爽爽va在线观看网站| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 内射极品少妇av片p| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 91精品伊人久久大香线蕉| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 国产精品国产三级专区第一集| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 午夜激情福利司机影院| 欧美一级a爱片免费观看看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 亚洲美女视频黄频| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 国产91av在线免费观看| 在线天堂最新版资源| 国产精品人妻久久久影院| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产高清三级在线| 精品熟女少妇av免费看| 久久久久久久久久黄片| 国产人妻一区二区三区在| 亚洲三级黄色毛片| 午夜福利高清视频| 听说在线观看完整版免费高清| 男人狂女人下面高潮的视频| 最近中文字幕2019免费版| 日韩av免费高清视频| 久久99热6这里只有精品| 一个人看的www免费观看视频| 亚洲av.av天堂| 久久国内精品自在自线图片| 日日啪夜夜爽| 伦精品一区二区三区| 欧美日韩精品成人综合77777| 卡戴珊不雅视频在线播放| 国产伦精品一区二区三区四那| 天堂√8在线中文| 丝袜喷水一区| 美女黄网站色视频| 亚洲在线观看片| 亚州av有码| av在线老鸭窝| 爱豆传媒免费全集在线观看| 丝袜喷水一区| 国产男人的电影天堂91| 国产视频首页在线观看| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产高清国产精品国产三级 | 亚洲精品一区蜜桃| 高清日韩中文字幕在线| 免费黄频网站在线观看国产| 五月玫瑰六月丁香| 成年女人在线观看亚洲视频 | 能在线免费观看的黄片| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 99热6这里只有精品| 午夜日本视频在线| 国产中年淑女户外野战色| 国产永久视频网站| 99热全是精品| 黄片无遮挡物在线观看| 欧美极品一区二区三区四区| 国产精品久久久久久精品电影| 国产久久久一区二区三区| 精品国产三级普通话版| 午夜久久久久精精品| 丰满人妻一区二区三区视频av| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 国产成人一区二区在线| 成人午夜高清在线视频| 国产精品一区二区在线观看99 | 久久久久国产网址| 男女视频在线观看网站免费| 在线天堂最新版资源| 2021少妇久久久久久久久久久| 国内精品美女久久久久久| 亚洲国产精品成人久久小说| 日日啪夜夜撸| 久久草成人影院| 在线观看一区二区三区| 国产综合懂色| 麻豆国产97在线/欧美| 欧美成人精品欧美一级黄| 日韩精品有码人妻一区| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 国产在视频线在精品| 国产精品一及| 亚洲丝袜综合中文字幕| 欧美性感艳星| 久久久久国产网址| 在线观看免费高清a一片| 精品不卡国产一区二区三区| 一本一本综合久久| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产精品伦人一区二区| 亚洲伊人久久精品综合| 极品少妇高潮喷水抽搐| 久久久国产一区二区| a级一级毛片免费在线观看| 国产高清国产精品国产三级 | 亚洲av中文字字幕乱码综合| 在线观看美女被高潮喷水网站| 欧美激情久久久久久爽电影| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国内精品美女久久久久久| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产 一区精品| 久久久久久久国产电影| 爱豆传媒免费全集在线观看| 亚洲人成网站在线观看播放| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产黄片美女视频| 日韩亚洲欧美综合| 国产极品天堂在线| 99热这里只有精品一区| 亚洲av免费在线观看| 亚洲丝袜综合中文字幕| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 2018国产大陆天天弄谢| 日韩一区二区视频免费看| 青春草亚洲视频在线观看| 少妇熟女aⅴ在线视频| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 日本黄大片高清| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 亚洲欧美日韩无卡精品| 精品人妻一区二区三区麻豆| 亚洲国产欧美人成| 免费看光身美女| 国产精品久久视频播放| 永久免费av网站大全| 久久精品国产亚洲网站| 精品国产三级普通话版| 精品一区二区三卡| 亚洲av一区综合| 国产精品1区2区在线观看.| 国内精品宾馆在线| av在线观看视频网站免费| 久久久久久久国产电影| 国产男人的电影天堂91| 国产成人一区二区在线| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 欧美最新免费一区二区三区| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 日韩欧美精品免费久久| 国产高潮美女av| 人妻系列 视频| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 国产色爽女视频免费观看| 成人特级av手机在线观看| 久久鲁丝午夜福利片| 97热精品久久久久久| 国产免费一级a男人的天堂| 少妇熟女欧美另类| 精品国产三级普通话版| 啦啦啦韩国在线观看视频| 免费看美女性在线毛片视频| 亚洲成人av在线免费| 熟女人妻精品中文字幕| 日韩伦理黄色片| 成人美女网站在线观看视频| 国产精品女同一区二区软件| 九九在线视频观看精品| 99热全是精品| 亚洲伊人久久精品综合| 国产午夜精品一二区理论片| 国精品久久久久久国模美| 国产精品久久久久久久电影| 97精品久久久久久久久久精品| 黄片wwwwww| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 欧美另类一区| 成年版毛片免费区| 精品一区二区三区视频在线| 亚洲成人中文字幕在线播放| 免费少妇av软件| 一级毛片久久久久久久久女| 国产精品久久久久久久电影| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 国产成人精品一,二区| 听说在线观看完整版免费高清| 亚洲成色77777| 国产人妻一区二区三区在| 亚洲成人中文字幕在线播放| 欧美一级a爱片免费观看看| 久久综合国产亚洲精品| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 久久久久性生活片| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 精品久久久噜噜| 午夜亚洲福利在线播放| 欧美xxⅹ黑人| 国产一级毛片在线| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 国产伦理片在线播放av一区| 午夜免费激情av| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 又爽又黄a免费视频| 综合色av麻豆| 国产探花极品一区二区| 国精品久久久久久国模美| 99久久九九国产精品国产免费| 在线观看美女被高潮喷水网站| 人人妻人人看人人澡| 97在线视频观看| 极品教师在线视频| 日韩欧美精品v在线| 久久精品久久久久久久性| 亚洲精品日韩av片在线观看| 国产91av在线免费观看| 精品一区二区免费观看| 精品久久久久久久久久久久久| 久久99热这里只有精品18| 观看免费一级毛片| 午夜激情久久久久久久| 精品一区二区三卡| 日韩大片免费观看网站| 久久精品国产亚洲av天美| 日本wwww免费看| 欧美极品一区二区三区四区| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 国产成人a区在线观看| 国产成人精品婷婷| 久久精品国产亚洲av天美| 精品久久久久久久久亚洲| 国产精品国产三级国产专区5o| 国产精品综合久久久久久久免费| 精品人妻熟女av久视频| 午夜日本视频在线| 成人二区视频| 26uuu在线亚洲综合色| 成人鲁丝片一二三区免费| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 久久久久精品性色| 久久99精品国语久久久| 国产精品伦人一区二区| 欧美bdsm另类| 国产麻豆成人av免费视频| 人妻夜夜爽99麻豆av| 好男人在线观看高清免费视频| 日韩欧美 国产精品| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国产高潮美女av| 一级黄片播放器| 五月伊人婷婷丁香| 成人二区视频| 最新中文字幕久久久久| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 3wmmmm亚洲av在线观看| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 日韩三级伦理在线观看| 国产激情偷乱视频一区二区| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 精品久久久噜噜| 一边亲一边摸免费视频| 国产激情偷乱视频一区二区| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲精品一二三| 免费观看无遮挡的男女| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 最近最新中文字幕大全电影3| 搡老妇女老女人老熟妇| 22中文网久久字幕| 日韩欧美国产在线观看| 嫩草影院新地址| 国产精品久久久久久久电影| 亚洲欧美一区二区三区国产| 人人妻人人澡欧美一区二区| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 日韩一本色道免费dvd| 国产精品伦人一区二区| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 久久草成人影院| 亚洲国产av新网站| 亚洲人成网站高清观看| 国产精品日韩av在线免费观看| 欧美人与善性xxx| 国产精品久久久久久av不卡| 日本黄大片高清| 三级国产精品片| 成人国产麻豆网| 99热这里只有是精品50| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲最大成人av| 九草在线视频观看| 久久久久九九精品影院| 我的老师免费观看完整版|