• <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 ?

    基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的剩余電流預(yù)測(cè)研究

    2020-12-01 03:15:00陸永菊吳桂初吳自然
    軟件導(dǎo)刊 2020年10期
    關(guān)鍵詞:灰色預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    陸永菊 吳桂初 吳自然

    摘要:為滿足當(dāng)前的電氣火災(zāi)預(yù)警需求,提出一種融合灰色預(yù)測(cè)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法,利用電氣監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行剩余電流預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于智慧用電火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)采集的40 118組電氣數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)包含11個(gè)電氣狀態(tài)監(jiān)測(cè)值。通過相關(guān)性分析處理提取出模型參數(shù),采用灰色預(yù)測(cè)算法獲得灰色預(yù)測(cè)時(shí)間段輸入?yún)?shù),再利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)全部時(shí)間段剩余電流。測(cè)試中將預(yù)測(cè)剩余電流與實(shí)際剩余電流值進(jìn)行對(duì)比分析,得出兩者之間的誤差范圍為3%~5%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可對(duì)剩余電流進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

    關(guān)鍵詞:灰色預(yù)測(cè);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);剩余電流;火災(zāi)預(yù)警

    DOI:10. 11907/rjdk. 201005

    中圖分類號(hào):TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-7800(2020)010-0061-05

    Abstract: In order to meet the needs of electrical fire warning,this paper proposes a modeling method that integrates gray prediction and neural network to realize residual current prediction through electrical monitoring data. The experimental data is derived from 40118 sets of electrical data collected by the smart electricity fire monitoring system, and each set of data contains 11 electrical state monitoring values. Model parameters are extracted through correlation analysis processing, and use the gray prediction algorithm to obtain the input parameters of the gray prediction period. Then use the trained neural network to predict the residual current for all time periods. In the test, a comparative analysis of the predicted residual current and the actual residual current value shows that the error range between the two is 3%-5%. Experimental results show that the gray neural network model proposed in this paper can achieve more accurate prediction of residual current.

    Key Words: gray prediction; neural network; residual current;fire warning

    0 引言

    據(jù)統(tǒng)計(jì),近年來(lái)由電氣引起的火災(zāi)占火災(zāi)總數(shù)的三成以上,因此對(duì)電氣火災(zāi)的預(yù)防顯得尤為重要[1-2]。目前國(guó)內(nèi)外火災(zāi)報(bào)警大多通過多傳感器信息融合技術(shù)加以實(shí)現(xiàn),該技術(shù)可將多傳感器探測(cè)到的溫度、煙氣濃度和一氧化碳?xì)怏w濃度等物理參數(shù)進(jìn)行融合,然后對(duì)火災(zāi)發(fā)生概率及重要程度作出預(yù)測(cè)[3]。早在2013年,王學(xué)貴[4]就提出一種基于信息融合技術(shù)的火災(zāi)危險(xiǎn)度分布研究方法;2019年,崔莉等[5]研究多傳感器監(jiān)測(cè)的火災(zāi)特征信號(hào),結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)一種智能火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng);之后曹義忠[6]對(duì)電弧和火災(zāi)作進(jìn)一步研究,通過仿真故障電流波形特征,再利用信息融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)電弧火災(zāi)預(yù)警。然而,這種基于多傳感器信息融合的火災(zāi)報(bào)警技術(shù)是當(dāng)火情出現(xiàn)時(shí)才進(jìn)行報(bào)警,時(shí)間滯后,不具備火災(zāi)預(yù)防功能。

    在電氣火災(zāi)成因中,剩余電流是導(dǎo)致火災(zāi)的重要因素之一。當(dāng)電氣線路和電氣設(shè)備因絕緣受損發(fā)生漏電時(shí),剩余電流產(chǎn)生的電壓和電流會(huì)導(dǎo)致接地故障,主要為相線和與地有聯(lián)系的導(dǎo)電體之間的短路。據(jù)統(tǒng)計(jì),在電氣短路引起的火災(zāi)中,90%是由接地故障電弧引起的[7]。另外,配電系統(tǒng)中的剩余電流往往不會(huì)立即導(dǎo)致火災(zāi),但剩余電流一旦產(chǎn)生便會(huì)持續(xù)增加,長(zhǎng)期的過負(fù)荷或漏電會(huì)造成配電線路發(fā)熱升溫、絕緣老化,進(jìn)而引發(fā)火災(zāi)。因此,對(duì)剩余電流的預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)電氣火災(zāi)早期預(yù)防的重要手段[8]。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)剩余電流等電氣設(shè)備參數(shù)研究較少。本文使用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,預(yù)測(cè)剩余電流和各輸入?yún)?shù)值[9]。這種火災(zāi)報(bào)警技術(shù)不需要等到火情發(fā)生,而是根據(jù)電路中的異常數(shù)據(jù)即可進(jìn)行預(yù)警,從而有效減少火災(zāi)的發(fā)生。該模型利用灰色預(yù)測(cè)算法,可在具有不確定因素的情況下預(yù)測(cè)輸出參數(shù)數(shù)據(jù),結(jié)合前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,具備對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性計(jì)算與處理的能力,可對(duì)包括預(yù)測(cè)值在內(nèi)的所有參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測(cè),并輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。因此,根據(jù)對(duì)剩余電流的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行預(yù)警能有效降低火災(zāi)發(fā)生概率。

    1 智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)

    為獲得足夠的用電數(shù)據(jù)信息,本文使用一種可對(duì)多源終端用電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集與傳輸?shù)南到y(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集剩余電流、電壓、溫度等數(shù)據(jù)信息,同時(shí)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),對(duì)電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析,從而實(shí)現(xiàn)電氣火災(zāi)早期預(yù)防與實(shí)時(shí)報(bào)警,以及排除部分火災(zāi)隱患的目的[10]。智慧用電系統(tǒng)能夠自動(dòng)監(jiān)控實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、檢測(cè)異常數(shù)據(jù),并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析,得出最可能的故障類型,供相關(guān)人員參考[11]。

    圖1為智慧用電系統(tǒng)原理圖,該系統(tǒng)由剩余電流互感器、電氣火災(zāi)監(jiān)控設(shè)備、云平臺(tái)、PC前端與手機(jī)APP構(gòu)成。電氣火災(zāi)監(jiān)控設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)線路的電壓、電流、溫度等電氣數(shù)據(jù)。正常工作時(shí),設(shè)備將采集的數(shù)據(jù)定時(shí)更新到云平臺(tái),并進(jìn)一步存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。當(dāng)用戶與PC前端或手機(jī)APP發(fā)生交互時(shí),及時(shí)從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。一旦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù),立即向PC前端與手機(jī)APP推送故障消息并報(bào)警。

    本實(shí)驗(yàn)使用智慧用電火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)采集的單個(gè)設(shè)備2018年6月30日-2019年4月16日之間的40 118組電氣數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)包含11個(gè)電氣狀態(tài)監(jiān)測(cè)值,包括三相電壓(Ua、Ub、Uc)、三相電流(Ia、Ib、Ic)、三相電溫度(T1、T2、T3、T4)和剩余電流(Inn),接下來(lái)對(duì)從系統(tǒng)獲取的電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并建模。

    2 預(yù)測(cè)模型建立

    獲取電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,使用剩余電流作為預(yù)測(cè)結(jié)果,將斷路器三相電數(shù)據(jù)作為影響剩余電流的因素導(dǎo)入灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,實(shí)現(xiàn)剩余電流及各輸入?yún)?shù)值預(yù)測(cè)。

    圖2為本文系統(tǒng)建模流程圖,首先對(duì)電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)類型選擇合適的模型和參數(shù),然后針對(duì)剩余電流及其影響因素建立灰色預(yù)測(cè)模型。由于影響剩余電流的因素包含監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)法監(jiān)測(cè)的參數(shù),而灰色預(yù)測(cè)算法可對(duì)系統(tǒng)中含有不確定因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),因此利用灰色預(yù)測(cè)算法對(duì)優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型進(jìn)行剩余電流預(yù)測(cè)具有一定優(yōu)勢(shì)。通過灰色預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)時(shí)間段剩余電流影響因素?cái)?shù)據(jù)后,再利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算全部時(shí)間段剩余電流,則得到充分考慮歷史信息的剩余電流預(yù)測(cè)結(jié)果,最后通過計(jì)算模型誤差精度評(píng)估模型優(yōu)劣。

    2.1 相關(guān)性分析

    相關(guān)性分析是研究對(duì)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并針對(duì)有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向及相關(guān)程度,是研究隨機(jī)變量之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。數(shù)據(jù)相關(guān)性是指數(shù)據(jù)之間存在某種關(guān)系。

    相關(guān)系數(shù):以兩變量與各自平均值的離差為基礎(chǔ),按照積差方法進(jìn)行計(jì)算,即通過兩個(gè)離差相乘反映兩變量之間的相關(guān)程度。

    對(duì)智慧用電系統(tǒng)中11個(gè)電氣狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)分別進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果如表1所示。

    由表1可知,三相電壓、三相電流與剩余電流呈負(fù)相關(guān),因?yàn)榇颂庪妷翰杉氖请娐范穗妷?,由全歐姆定律可知,端電壓與回路電流呈負(fù)相關(guān)。其中,Inn與Ua、Ub、Uc、Ia、Ib、Ic相關(guān)性系數(shù)絕對(duì)值均大于等于0.69,表示相關(guān)性較強(qiáng),而T1、T2、T3、T4的值較小,且接近0,表示相關(guān)性較弱。因此,選擇引起電氣火災(zāi)的因素,即剩余電流(Inn)作為輸出值,以及影響Inn值的因素,即三相電壓(Ua、Ub、Uc)和三相電流(Ia、Ib、Ic)作為輸入值,并將這些數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,其中訓(xùn)練集用來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,測(cè)試集用來(lái)計(jì)算模型誤差精度。

    2.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    2.2.1 灰色預(yù)測(cè)算法

    灰色系統(tǒng)(Gary Model, GM)表示既含有已知信息,又含有未知信息的系統(tǒng)?;疑A(yù)測(cè)[12-13]通過對(duì)灰色系統(tǒng)中原始數(shù)據(jù)的整理尋求其變化規(guī)律,建立灰色微分預(yù)測(cè)模型,并對(duì)事物長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)律作出模糊描述[14]。本文使用GM(1,1)[15-16]表示1階1個(gè)變量的灰色預(yù)測(cè)模型,GM(1,1)是由原始數(shù)據(jù)序列累加計(jì)算出的新序列構(gòu)造而成的,建模步驟如下:

    (1)由原始數(shù)據(jù)序列x(0)計(jì)算一次累加序列x (1)。

    (2)為了構(gòu)建模型公式[dxdt+ax=u],并求出a和u[17],建立矩陣B、y,令[U=au],其中:

    (3)求逆矩陣(BTB)-1。

    (4)根據(jù)最小二乘估計(jì)[U=au=BTB-1BTy]求估計(jì)值[a]與[u]。

    (5)用時(shí)間響應(yīng)方程計(jì)算擬合值x1(i),再用后減運(yùn)算(累加運(yùn)算的逆過程)進(jìn)行還原,即:

    模型精度檢驗(yàn)[18-19]:確定預(yù)測(cè)模型后,要通過驗(yàn)證方能確定模型是否合理,然后進(jìn)行預(yù)測(cè)。灰色模型精度檢驗(yàn)一般有3種方法:相對(duì)誤差大小檢驗(yàn)法[20]、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)法[21]和后驗(yàn)差檢驗(yàn)法[22]。本文采用后驗(yàn)差檢驗(yàn)法,后驗(yàn)差計(jì)算公式為:

    即絕對(duì)誤差序列標(biāo)準(zhǔn)差S2與原始序列標(biāo)準(zhǔn)差S1的比值。

    式(4)表示小誤差概率,其中原始序列標(biāo)準(zhǔn)差為:

    絕對(duì)誤差序列標(biāo)準(zhǔn)差為:

    GM(1,1)模型中,指標(biāo)C、P是后驗(yàn)差檢驗(yàn)的兩個(gè)重要指標(biāo)。指標(biāo)C越小越好,C越小表示其分母S1越大或分子S2越小。其中,S1大表示原始數(shù)據(jù)方差大,即原始數(shù)據(jù)離散程度高;S2小表示殘差方差小,即殘差離散程度低;C小表明盡管原始數(shù)據(jù)很離散,但模型所得計(jì)算值與實(shí)際值之差并不太離散。P誤差概率表示誤差精度等級(jí),P越接近1,表示模型預(yù)測(cè)精度越高。標(biāo)準(zhǔn)誤差精度對(duì)照如表2所示。

    將灰色預(yù)測(cè)算法得到預(yù)測(cè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)采集已知時(shí)間段的數(shù)據(jù)導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè),即可得到充分考慮歷史信息的預(yù)測(cè)結(jié)果,接下來(lái)介紹本文使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

    2.2.2 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    本文采用keras庫(kù)中的sequential構(gòu)建一個(gè)前向全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[24-26],如圖3所示。圖3中第一層是輸入層,讀取訓(xùn)練數(shù)據(jù)。本文使用的全連接網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)輸入層為6、隱藏層為12、輸出層為1的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    根據(jù)電氣火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)中的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,模型參數(shù)設(shè)置為:誤差精度為10-4,學(xué)習(xí)次數(shù)為2 000次,誤差精度表示計(jì)算結(jié)果精確到小數(shù)點(diǎn)后的位數(shù)。該模型在2 000次學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中不斷更新權(quán)值以實(shí)現(xiàn)模型重構(gòu)與優(yōu)化?;疑窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型如圖4所示。

    將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,其中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)40000條,測(cè)試集數(shù)據(jù)118條。首先利用灰色預(yù)測(cè)算法,根據(jù)訓(xùn)練集中的輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)獲得預(yù)測(cè)時(shí)間段的輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù);然后將訓(xùn)練集中的輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)和灰色預(yù)測(cè)輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,輸出剩余電流預(yù)測(cè)值;最后計(jì)算預(yù)測(cè)剩余電流與實(shí)際剩余電流均方誤差。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    本文通過搭建組合模型對(duì)11個(gè)電氣參數(shù)的4萬(wàn)多組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,預(yù)測(cè)剩余電流值,并計(jì)算模型誤差精度以評(píng)估模型好壞。首先觀察灰色預(yù)測(cè)算法結(jié)果,將計(jì)算出的后驗(yàn)差、誤差概率與標(biāo)準(zhǔn)后驗(yàn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤差概率進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如表3所示。

    圖5為訓(xùn)練模型誤差曲線,橫坐標(biāo)代表訓(xùn)練次數(shù)(單位/次),縱坐標(biāo)代表訓(xùn)練誤差,誤差越接近0,表示訓(xùn)練結(jié)果越好。曲線顯示,當(dāng)學(xué)習(xí)次數(shù)為2 000時(shí),模型訓(xùn)練完成,最終訓(xùn)練誤差趨向于0,訓(xùn)練結(jié)果較好。

    從圖5可以看出,三相電電壓和電流的預(yù)測(cè)結(jié)果均合格,精度等級(jí)也較高,說(shuō)明模型是適用的。

    將全部時(shí)間段的輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,計(jì)算出估計(jì)值與實(shí)際值的均方誤差。

    其中,[yi]是真實(shí)數(shù)據(jù),[yi]是擬合數(shù)據(jù),[wi>0]。得到剩余電流預(yù)測(cè)均方誤差結(jié)果為0.175mA2,誤差范圍為3%~5%,精確度較好。

    圖6為灰色預(yù)測(cè)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型預(yù)測(cè)剩余電流與實(shí)際漏電流對(duì)比,圖中縱坐標(biāo)表示漏電流大小,橫坐標(biāo)表示每組記錄對(duì)應(yīng)的漏電流值,數(shù)據(jù)集為40 118組記錄。圖6中上圖表示實(shí)際剩余電流Inn0,下圖表示組合模型預(yù)測(cè)剩余電流Inn1。從圖中可以看出,剩余電流預(yù)測(cè)結(jié)果較好。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文提出一種基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的剩余電流預(yù)測(cè)方法。首先對(duì)電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,選擇模型參數(shù),然后利用灰色預(yù)測(cè)算法獲得灰色預(yù)測(cè)時(shí)間段的輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù),再將所有輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)代入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,輸出剩余電流預(yù)測(cè)值,最后計(jì)算預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練誤差和誤差精度。從圖6的預(yù)測(cè)結(jié)果看出,訓(xùn)練模型誤差曲線表現(xiàn)較好,誤差精度符合預(yù)期,剩余電流真實(shí)值與預(yù)測(cè)值較為吻合,預(yù)測(cè)誤差范圍為3%~5%,證明模型有較好的適用性。

    本文對(duì)于剩余電流的預(yù)測(cè)結(jié)果較好,但結(jié)果中包含假剩余電流的影響,不能直接作為電氣火災(zāi)發(fā)生的依據(jù)。數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,剩余電流與三相電流有較強(qiáng)的相關(guān)性,今后將繼續(xù)研究在排除假剩余電流情況下,通過真實(shí)剩余電流判斷電路故障類型,從而更科學(xué)地實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣火災(zāi)的早期預(yù)警。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 徐曉輝.? 電氣火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)及其信號(hào)處理[D]. 杭州:浙江大學(xué),2007.

    [2] 安立強(qiáng).? 奧運(yùn)公園地下商業(yè)建筑電氣設(shè)計(jì)及可靠性分析[D]. 天津:天津大學(xué),2011.

    [3] 高鵬翔.? 基于多源數(shù)據(jù)融合的配電網(wǎng)運(yùn)行故障特征信息提取技術(shù)研究[D]. 北京:華北電力大學(xué)(北京),2019.

    [4] 王學(xué)貴.? 基于多傳感器信息融合的火災(zāi)危險(xiǎn)度分布確定系統(tǒng)研究[D]. 合肥:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué),2013.

    [5] 崔莉,姜濱. 基于信息融合和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2019,37(6):127-128.

    [6] 曹義忠.? 基于多信息融合的串聯(lián)故障電弧辨識(shí)與火災(zāi)預(yù)警研究[D]. 成都:四川師范大學(xué),2019.

    [7] 劉峻. 防火剩余動(dòng)作電流報(bào)警系統(tǒng)的探討[J]. 中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品,2011(3):255-256.

    [8] 郝紅娟.? 消防漏電報(bào)警器及其技術(shù)的研究[D]. 天津:河北工業(yè)大學(xué),2007.

    [9] 王澮婷.? 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型研究[D]. 鄭州:華北水利水電大學(xué),2018.

    [10] 趙棟,劉宏. 智慧用電監(jiān)控系統(tǒng)在電氣火災(zāi)中的應(yīng)用[J]. 消防科學(xué)與技術(shù),2018,37(12):1697-1700.

    [11] 張連育.? 基于數(shù)據(jù)挖掘的電力故障分析及預(yù)警系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D].? 沈陽(yáng):中國(guó)科學(xué)院研究生院(沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所),2010.

    [12] 周榮康,徐永,李若靈. 基于灰色殘差GM(1,1)模型的道路交通量預(yù)測(cè)的研究[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào),2008(3):49-53.

    [13] KAYACAN E, ULUTAS B, KAYNAK O. Grey system theory-based models in time series prediction[J].? Expert Systems with Applications, 2010, 37(2):1784-1789.

    [14] 崔立志.? 灰色預(yù)測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用研究[D]. 南京:南京航空航天大學(xué),2010.

    [15] 劉思峰,鄧聚龍. GM(1,1)模型的適用范圍[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2000(5):121-124.

    [16] 巫仁亮,徐偉華,沈文喆. 基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云南省貨運(yùn)量預(yù)測(cè)模型研究[J]. 物流科技,2019,42(8):13-16,19.

    [17] 謝乃明,劉思峰. 離散GM(1,1)模型與灰色預(yù)測(cè)模型建模機(jī)理[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2005(1):93-99.

    [18] 楊華龍,劉金霞,鄭斌. 灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型的改進(jìn)及應(yīng)用[J]. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2011,41(23):39-46.

    [19] 盧懿.? 灰色預(yù)測(cè)模型的研究及其應(yīng)用[D]. 杭州:浙江理工大學(xué),2014.

    [20] 王慶慶,李謀濤,張星杰. 基于灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型的體育彩票銷量預(yù)測(cè)[J]. 黃山學(xué)院學(xué)報(bào),2018,20(3):105-109.

    [21] 葉然然.? 地鐵客流量灰色關(guān)聯(lián)度及預(yù)測(cè)模型研究[C].? 2019世界交通運(yùn)輸大會(huì),2019:1399-1410.

    [22] 孫建梅,錢秀婷,王永晴. 基于改進(jìn)灰色模型的中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J]. 電工技術(shù),2019(19):28-31.

    [23] 王占明. 基于灰色系統(tǒng)模型的海城大洪水預(yù)測(cè)分析[J]. 吉林水利,2018(11):51-53.

    [24] 單聯(lián)濤,張曉東,朱桂芳. 基于三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚合物驅(qū)含水率預(yù)測(cè)模型[J]. 油氣地質(zhì)與采收率,2007(5):56-58,65.

    [25] 馬建偉,張國(guó)立. 人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2005(11):36-39.

    [26] 毛健,趙紅東,姚婧婧. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及應(yīng)用[J]. 電子設(shè)計(jì)工程,2011,19(24):62-65.

    (責(zé)任編輯:黃 健)

    猜你喜歡
    灰色預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無(wú)線通信干擾探究
    電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:42:00
    2016年世界園藝博覽會(huì)對(duì)唐山經(jīng)濟(jì)的影響
    卷宗(2016年10期)2017-01-21 02:23:50
    收益還原法在房地產(chǎn)估價(jià)工作中的應(yīng)用與改進(jìn)
    全面放開二胎政策對(duì)蚌埠市人口結(jié)構(gòu)的影響的探索
    基于灰色預(yù)測(cè)模型的中國(guó)汽車市場(chǎng)預(yù)測(cè)
    商(2016年21期)2016-07-06 08:40:22
    組合預(yù)測(cè)法在我國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
    商(2016年19期)2016-06-27 14:21:53
    我國(guó)進(jìn)出口產(chǎn)品未來(lái)發(fā)展?fàn)顩r的灰色預(yù)測(cè)
    商(2016年2期)2016-03-01 17:53:11
    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拉矯機(jī)控制模型建立
    復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于WiFi的室內(nèi)LBS應(yīng)用
    基于支持向量機(jī)回歸和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID整定
    日本黄大片高清| 2021天堂中文幕一二区在线观| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 日韩三级视频一区二区三区| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 久久久久久大精品| 精品久久久久久久毛片微露脸| 久久久久久大精品| 亚洲一码二码三码区别大吗| 亚洲国产精品成人综合色| 久久中文字幕一级| 亚洲av第一区精品v没综合| 中亚洲国语对白在线视频| 中国美女看黄片| 在线观看午夜福利视频| 日本一二三区视频观看| 香蕉国产在线看| 欧美色视频一区免费| 99久久精品国产亚洲精品| 校园春色视频在线观看| 欧美丝袜亚洲另类 | 岛国视频午夜一区免费看| 色综合站精品国产| 黄频高清免费视频| 中国美女看黄片| 久久香蕉激情| 精品熟女少妇八av免费久了| av片东京热男人的天堂| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 精品久久蜜臀av无| 精品日产1卡2卡| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 一本精品99久久精品77| 国产1区2区3区精品| 超碰成人久久| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 999久久久国产精品视频| 国产野战对白在线观看| 国产免费av片在线观看野外av| 麻豆国产97在线/欧美 | 成人三级做爰电影| 日本一本二区三区精品| 中文字幕高清在线视频| 国内精品一区二区在线观看| 动漫黄色视频在线观看| 午夜福利高清视频| 成人三级黄色视频| 九色成人免费人妻av| 99国产精品一区二区蜜桃av| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 91麻豆精品激情在线观看国产| 久久精品影院6| 日本免费a在线| 在线观看午夜福利视频| 在线看三级毛片| 成人18禁在线播放| 久久 成人 亚洲| 国产精品乱码一区二三区的特点| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 午夜福利在线在线| 久久这里只有精品中国| 久久久久久久久久黄片| 午夜亚洲福利在线播放| 中亚洲国语对白在线视频| 1024手机看黄色片| 亚洲人成伊人成综合网2020| 久久草成人影院| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 一级毛片高清免费大全| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 精品国产亚洲在线| 精品久久久久久,| 国产91精品成人一区二区三区| 亚洲av美国av| 久久人妻福利社区极品人妻图片| a级毛片在线看网站| 男插女下体视频免费在线播放| 成人手机av| 成人国语在线视频| 制服人妻中文乱码| 亚洲中文日韩欧美视频| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 久久香蕉精品热| 免费看a级黄色片| 亚洲片人在线观看| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 亚洲熟妇熟女久久| 日本免费a在线| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 精品福利观看| ponron亚洲| 国产又色又爽无遮挡免费看| 久久精品影院6| 大型av网站在线播放| 一级作爱视频免费观看| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 一本精品99久久精品77| 国产成+人综合+亚洲专区| 久久国产精品影院| 在线视频色国产色| 亚洲熟妇熟女久久| av超薄肉色丝袜交足视频| 美女 人体艺术 gogo| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 国产麻豆成人av免费视频| 特大巨黑吊av在线直播| 亚洲精品av麻豆狂野| 麻豆成人av在线观看| 波多野结衣高清无吗| 黄片小视频在线播放| 国产伦人伦偷精品视频| 国产欧美日韩一区二区精品| 美女扒开内裤让男人捅视频| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 欧美午夜高清在线| 91av网站免费观看| 欧美日韩一级在线毛片| 高清在线国产一区| 欧美激情久久久久久爽电影| www.自偷自拍.com| 免费在线观看日本一区| 韩国av一区二区三区四区| 在线观看www视频免费| 日韩成人在线观看一区二区三区| 免费在线观看完整版高清| 51午夜福利影视在线观看| bbb黄色大片| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 香蕉久久夜色| 午夜福利高清视频| 国产精品,欧美在线| 国产伦人伦偷精品视频| 99久久国产精品久久久| 久久午夜综合久久蜜桃| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 97碰自拍视频| 一二三四社区在线视频社区8| av超薄肉色丝袜交足视频| 国产成人欧美在线观看| 一区二区三区国产精品乱码| 国产视频一区二区在线看| 国产不卡一卡二| 露出奶头的视频| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 久久草成人影院| 午夜日韩欧美国产| 人妻夜夜爽99麻豆av| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆 | 桃色一区二区三区在线观看| 精品国产乱子伦一区二区三区| 免费无遮挡裸体视频| 亚洲国产精品sss在线观看| 久久香蕉国产精品| 久久性视频一级片| 校园春色视频在线观看| 久久久久免费精品人妻一区二区| 少妇粗大呻吟视频| 国产91精品成人一区二区三区| 日本a在线网址| 两人在一起打扑克的视频| 欧美最黄视频在线播放免费| 又紧又爽又黄一区二区| 午夜福利18| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 高清毛片免费观看视频网站| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 国产成人精品久久二区二区免费| 亚洲一区二区三区色噜噜| 1024香蕉在线观看| 99久久无色码亚洲精品果冻| 两人在一起打扑克的视频| 男男h啪啪无遮挡| 人妻夜夜爽99麻豆av| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 欧美黑人巨大hd| 校园春色视频在线观看| 超碰成人久久| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产午夜精品久久久久久| 亚洲欧美日韩高清专用| 久久午夜综合久久蜜桃| 精品不卡国产一区二区三区| 男女下面进入的视频免费午夜| 18禁美女被吸乳视频| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 在线观看舔阴道视频| 久久欧美精品欧美久久欧美| 久久精品综合一区二区三区| 女警被强在线播放| 免费一级毛片在线播放高清视频| 999久久久国产精品视频| 亚洲精品粉嫩美女一区| 久久九九热精品免费| 中文在线观看免费www的网站 | 国产精品av久久久久免费| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产伦在线观看视频一区| 一区福利在线观看| 中亚洲国语对白在线视频| 精品久久久久久久久久久久久| 日韩大尺度精品在线看网址| 成人av一区二区三区在线看| 波多野结衣高清作品| 久久香蕉激情| 一级毛片女人18水好多| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 午夜福利免费观看在线| 久久久久性生活片| 757午夜福利合集在线观看| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 99国产精品一区二区蜜桃av| 日本三级黄在线观看| 老司机在亚洲福利影院| 国产欧美日韩一区二区三| 一本久久中文字幕| 九色国产91popny在线| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 国产av一区二区精品久久| 欧美成人性av电影在线观看| 日本在线视频免费播放| 国产99白浆流出| www.999成人在线观看| 欧美日韩福利视频一区二区| 男男h啪啪无遮挡| 男人舔奶头视频| 哪里可以看免费的av片| 这个男人来自地球电影免费观看| 亚洲在线自拍视频| 999精品在线视频| 免费高清视频大片| 99精品久久久久人妻精品| 真人做人爱边吃奶动态| 国产不卡一卡二| 免费在线观看黄色视频的| 国语自产精品视频在线第100页| 久久久久久国产a免费观看| 亚洲国产精品久久男人天堂| 丁香欧美五月| 国产日本99.免费观看| 在线观看免费视频日本深夜| 91av网站免费观看| 亚洲av片天天在线观看| 床上黄色一级片| 日本三级黄在线观看| 99国产极品粉嫩在线观看| 男插女下体视频免费在线播放| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 久久精品影院6| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲国产欧美人成| 最新在线观看一区二区三区| 老熟妇仑乱视频hdxx| 免费搜索国产男女视频| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 黄色视频不卡| 欧美久久黑人一区二区| 午夜福利18| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 757午夜福利合集在线观看| 亚洲精品粉嫩美女一区| 精品久久久久久久久久免费视频| 国产免费av片在线观看野外av| 90打野战视频偷拍视频| 黄色a级毛片大全视频| 男女下面进入的视频免费午夜| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 国产精品亚洲一级av第二区| 人成视频在线观看免费观看| 一本大道久久a久久精品| 五月玫瑰六月丁香| 在线播放国产精品三级| 精品久久久久久,| 在线观看免费午夜福利视频| 我的老师免费观看完整版| 中文字幕高清在线视频| 美女午夜性视频免费| 亚洲成人久久爱视频| 国内精品一区二区在线观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 啦啦啦观看免费观看视频高清| avwww免费| 精品无人区乱码1区二区| 又紧又爽又黄一区二区| 午夜福利免费观看在线| 精品国产乱子伦一区二区三区| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 亚洲一区高清亚洲精品| 最好的美女福利视频网| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 久久精品91蜜桃| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | a级毛片a级免费在线| 久久久精品大字幕| 美女黄网站色视频| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 三级毛片av免费| 久久婷婷成人综合色麻豆| 中亚洲国语对白在线视频| 日韩国内少妇激情av| or卡值多少钱| 免费在线观看日本一区| 久久精品影院6| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 日韩精品免费视频一区二区三区| 色综合欧美亚洲国产小说| 男人舔奶头视频| 99在线视频只有这里精品首页| av福利片在线观看| 免费搜索国产男女视频| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 日本成人三级电影网站| 麻豆av在线久日| 天天一区二区日本电影三级| 免费观看人在逋| 久久 成人 亚洲| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 午夜免费观看网址| 在线播放国产精品三级| 免费av毛片视频| 国产成人啪精品午夜网站| 五月伊人婷婷丁香| 久久久久国产一级毛片高清牌| 亚洲精品一区av在线观看| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 久久久久久免费高清国产稀缺| 午夜福利在线观看吧| 曰老女人黄片| 老鸭窝网址在线观看| 欧美激情久久久久久爽电影| 日韩av在线大香蕉| 成人国产综合亚洲| 亚洲一码二码三码区别大吗| 曰老女人黄片| 精品久久久久久久末码| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 男女视频在线观看网站免费 | 欧美乱妇无乱码| 亚洲专区国产一区二区| 免费人成视频x8x8入口观看| 国产精品一区二区精品视频观看| av视频在线观看入口| 日韩国内少妇激情av| 久久99热这里只有精品18| 成年女人毛片免费观看观看9| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 亚洲成人久久爱视频| 亚洲成人久久性| 这个男人来自地球电影免费观看| 日韩中文字幕欧美一区二区| 毛片女人毛片| 欧美日韩黄片免| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 成人国产综合亚洲| 精品久久久久久久末码| 中文亚洲av片在线观看爽| 久久精品成人免费网站| 久久精品91蜜桃| 国产亚洲av嫩草精品影院| 亚洲国产高清在线一区二区三| a在线观看视频网站| 国产精品亚洲一级av第二区| 日本一二三区视频观看| 黄色 视频免费看| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 国产精品香港三级国产av潘金莲| 日本在线视频免费播放| 美女黄网站色视频| 脱女人内裤的视频| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产激情欧美一区二区| 90打野战视频偷拍视频| 又黄又粗又硬又大视频| 性色av乱码一区二区三区2| 国产午夜精品论理片| 久久人妻福利社区极品人妻图片| www日本在线高清视频| av视频在线观看入口| 又黄又爽又免费观看的视频| 中文字幕熟女人妻在线| 一级毛片精品| 成在线人永久免费视频| 天天一区二区日本电影三级| 一级片免费观看大全| 天天一区二区日本电影三级| 99久久无色码亚洲精品果冻| 国产视频一区二区在线看| 黄片大片在线免费观看| 12—13女人毛片做爰片一| av福利片在线| 男人舔女人的私密视频| 在线看三级毛片| 久久人人精品亚洲av| 最新在线观看一区二区三区| 99re在线观看精品视频| 在线播放国产精品三级| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 窝窝影院91人妻| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 午夜日韩欧美国产| 日本a在线网址| 欧美不卡视频在线免费观看 | 国产v大片淫在线免费观看| 日韩成人在线观看一区二区三区| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产激情欧美一区二区| 免费高清视频大片| 99国产精品99久久久久| 99国产综合亚洲精品| 国产伦一二天堂av在线观看| 99国产精品一区二区蜜桃av| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 国产熟女午夜一区二区三区| 精品人妻1区二区| 久久久久性生活片| 国产精品久久久av美女十八| 特大巨黑吊av在线直播| 两个人免费观看高清视频| 最新美女视频免费是黄的| 日韩欧美三级三区| 真人做人爱边吃奶动态| 黄频高清免费视频| 麻豆成人午夜福利视频| 成人av一区二区三区在线看| 亚洲欧美激情综合另类| 亚洲国产看品久久| 观看免费一级毛片| 亚洲精品粉嫩美女一区| 一级毛片女人18水好多| 国产精品精品国产色婷婷| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 啪啪无遮挡十八禁网站| 久久久久久免费高清国产稀缺| 在线观看免费午夜福利视频| 精品久久久久久,| 亚洲国产中文字幕在线视频| 男女床上黄色一级片免费看| 成人一区二区视频在线观看| 极品教师在线免费播放| 国内精品一区二区在线观看| 男插女下体视频免费在线播放| 日韩欧美 国产精品| 国产日本99.免费观看| 精华霜和精华液先用哪个| svipshipincom国产片| 日韩欧美三级三区| 亚洲av片天天在线观看| 欧美在线一区亚洲| 亚洲一区二区三区色噜噜| 国产成人av教育| 成人三级黄色视频| 91大片在线观看| 亚洲精品粉嫩美女一区| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 国模一区二区三区四区视频 | 1024香蕉在线观看| 麻豆一二三区av精品| 国产亚洲精品久久久久5区| 曰老女人黄片| 后天国语完整版免费观看| 欧美又色又爽又黄视频| 校园春色视频在线观看| 国产精品一区二区三区四区久久| 成人精品一区二区免费| 51午夜福利影视在线观看| 在线a可以看的网站| 亚洲成av人片免费观看| 波多野结衣高清无吗| 成人三级做爰电影| 五月玫瑰六月丁香| 国产午夜精品论理片| 一级片免费观看大全| 亚洲一区二区三区色噜噜| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产高清激情床上av| 精品久久久久久成人av| 1024香蕉在线观看| 人人妻人人看人人澡| 最近最新中文字幕大全免费视频| 成人特级黄色片久久久久久久| 热99re8久久精品国产| 成人三级黄色视频| 黑人欧美特级aaaaaa片| 黄色视频,在线免费观看| 欧美精品亚洲一区二区| 精品熟女少妇八av免费久了| 五月伊人婷婷丁香| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 听说在线观看完整版免费高清| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 欧美色视频一区免费| 亚洲美女黄片视频| 91大片在线观看| 久久久久久大精品| 婷婷精品国产亚洲av| 久久香蕉激情| 美女午夜性视频免费| 99热这里只有是精品50| 99国产综合亚洲精品| 亚洲专区国产一区二区| 热99re8久久精品国产| 午夜a级毛片| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 午夜亚洲福利在线播放| 妹子高潮喷水视频| 国产单亲对白刺激| 男女床上黄色一级片免费看| 一本大道久久a久久精品| 午夜免费激情av| 18禁观看日本| 婷婷丁香在线五月| 久久这里只有精品中国| 级片在线观看| 美女黄网站色视频| 久久久久性生活片| 亚洲第一电影网av| 欧美在线黄色| 免费在线观看亚洲国产| 久久久久亚洲av毛片大全| 日本一区二区免费在线视频| 悠悠久久av| 可以在线观看的亚洲视频| 悠悠久久av| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 久久久久久人人人人人| 操出白浆在线播放| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 神马国产精品三级电影在线观看 | 曰老女人黄片| 男女视频在线观看网站免费 | 午夜福利在线观看吧| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 日韩欧美在线乱码| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 日本一本二区三区精品| 国产高清视频在线观看网站| 精品久久久久久久久久免费视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 怎么达到女性高潮| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 久久久久久久午夜电影| 757午夜福利合集在线观看| 久久久国产成人免费| 成人三级黄色视频| 欧美最黄视频在线播放免费| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 欧美一级毛片孕妇| 床上黄色一级片| 免费无遮挡裸体视频| 99久久国产精品久久久| 精品国产美女av久久久久小说| 欧美日本视频| 毛片女人毛片| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 狠狠狠狠99中文字幕| 欧美一区二区精品小视频在线| 亚洲国产中文字幕在线视频| 亚洲无线在线观看| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 女人被狂操c到高潮| 国产精品一区二区三区四区久久| 又黄又爽又免费观看的视频| 亚洲人与动物交配视频| 色综合亚洲欧美另类图片| 黄色毛片三级朝国网站| 一级片免费观看大全| 日本黄大片高清| 在线看三级毛片| 亚洲精品色激情综合| 757午夜福利合集在线观看| 国产成人aa在线观看| 丰满的人妻完整版| 亚洲五月婷婷丁香| 亚洲 国产 在线| svipshipincom国产片| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 成年免费大片在线观看| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| tocl精华| 久久这里只有精品中国| 中文字幕av在线有码专区| 1024视频免费在线观看| 人人妻人人澡欧美一区二区| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 大型av网站在线播放| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲av第一区精品v没综合| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 国产高清激情床上av| 久久久久免费精品人妻一区二区| 好男人在线观看高清免费视频| av在线播放免费不卡| 9191精品国产免费久久| a在线观看视频网站| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 一级毛片精品| 俺也久久电影网| 亚洲国产看品久久| 一区二区三区国产精品乱码| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 欧美成狂野欧美在线观看| 日本 av在线|