• <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 ?

    EMD與XGBoost組合算法對(duì)門診量預(yù)測(cè)的研究與分析

    2023-03-06 12:06:14陳娜郁曉晨
    微型電腦應(yīng)用 2023年1期
    關(guān)鍵詞:門診量分量預(yù)測(cè)

    陳娜, 郁曉晨

    (上海市第六人民醫(yī)院,財(cái)務(wù)處, 上海 200233)

    0 引言

    在醫(yī)院的日常管理中,門診量無(wú)疑是重要的影響要素之一,在一定程度上反映了醫(yī)院的規(guī)模、醫(yī)療水平。因此,若能正確的預(yù)測(cè)門診量,提前做好醫(yī)生、護(hù)士的調(diào)控分配,不僅可以很好的提高醫(yī)院的工作效率,也可以大幅度提升病人的醫(yī)療體驗(yàn)感。

    本文以給醫(yī)院管理者提供決策支持為目的,對(duì)醫(yī)院門診量進(jìn)行預(yù)測(cè),為醫(yī)療衛(wèi)生資源的合理配置提供依據(jù)。傳統(tǒng)的門診量預(yù)測(cè)通常使用灰色模型[1]、差分整合移動(dòng)平均自回歸模型(ARIMA)[2]等算法,或者將ARIMA模型與其他模型進(jìn)行簡(jiǎn)單的組合[3-4],但是時(shí)間顆粒度較粗(通常為周、月、季度或年),預(yù)測(cè)效果仍有提升空間。本文考慮到醫(yī)院的門診量有著明顯的時(shí)間特征,首先將其時(shí)間特征納入考慮范疇,通過(guò)歷史門診量可以發(fā)現(xiàn)門診量數(shù)據(jù)并不平穩(wěn),尤其是以天為單位的門診量,波動(dòng)尤為劇烈,因此我們利用EMD對(duì)門診量序列進(jìn)行分解。以往結(jié)合EMD的組合算法[5]一般只考慮了時(shí)間序列的特征,并未考慮外部因素。一些外部特征與門診量可能存在一定程度的相關(guān)性,因此在本文中,我們同時(shí)考慮了門診量也受到天氣、溫度等外部特征的影響,提出了EMD分解[6]和XGBoost[7]的組合算法,利用上海某醫(yī)院門診情況來(lái)構(gòu)建門診量預(yù)測(cè)模型,分別預(yù)測(cè)未來(lái)1天、7天、30天的門診量之和。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文門診數(shù)據(jù)來(lái)源于上海某醫(yī)院2016年1月至2019年1月門診報(bào)表,部分?jǐn)?shù)據(jù)見(jiàn)表1。

    表1 上海某醫(yī)院部分門診量數(shù)據(jù)

    本文天氣數(shù)據(jù)來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng),根據(jù)該醫(yī)院所在區(qū)域檢索歷史天氣情況,簡(jiǎn)單處理后部分?jǐn)?shù)據(jù)見(jiàn)表2。

    表2 上海某地區(qū)部分天氣數(shù)據(jù)

    1.2 相關(guān)技術(shù)

    1.2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)

    經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是由黃鍔等[8]提出的一種創(chuàng)造性的、新型自適應(yīng)信號(hào)時(shí)頻處理方法?;谠摲椒▉?lái)處理非平穩(wěn)非線性序列有著優(yōu)良的數(shù)值效果,目前已經(jīng)在地球物理學(xué)領(lǐng)域、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、結(jié)構(gòu)分析領(lǐng)域、設(shè)備診斷領(lǐng)域、成像領(lǐng)域等得到應(yīng)用。

    EMD分解方法基于以下假設(shè)條件:數(shù)據(jù)至少有兩個(gè)極值,一個(gè)最大值和一個(gè)最小值;數(shù)據(jù)局部時(shí)域特性由極值點(diǎn)間的時(shí)間尺度唯一確定;如果數(shù)據(jù)沒(méi)有極值點(diǎn)但有拐點(diǎn),則可通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)微分一次或多次求得極值,然后再通過(guò)積分獲得分解結(jié)果。

    設(shè)有時(shí)間序列,EMD分解可以將非線性、非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)序列分解為多個(gè)平穩(wěn)單一的序列,即,其中為本征模函數(shù)。本征模函數(shù)必須滿足以下兩個(gè)條件:極值和過(guò)零點(diǎn)的數(shù)目必須相等,或者至多差一個(gè);在任意數(shù)據(jù)點(diǎn),局部最大值的包絡(luò)和局部最小值的包絡(luò)的平均必須為零。時(shí)間序列的分解過(guò)程如下。

    設(shè)有時(shí)間序列X(t),EMD分解可以將非線性、非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)序列X(t) 分解為多個(gè)平穩(wěn)單一的序列,即X(t)=∑imf(t)+bias,其中imf(t)為本征模函數(shù)。本征模函數(shù)必須滿足以下兩個(gè)條件:極值和過(guò)零點(diǎn)的數(shù)目必須相等,或者至多差一個(gè);在任意數(shù)據(jù)點(diǎn),局部最大值的包絡(luò)和局部最小值的包絡(luò)的平均必須為零。時(shí)間序列X(t)的分解過(guò)程如下:

    (1) 確定時(shí)間序列X(t)的所有局部極值點(diǎn),分別用曲線連接所有的極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn),如此得到時(shí)間序列的上下包絡(luò)線,令上下包絡(luò)線的平局值為m(t);

    (2) 令h1(t)=X(t)-m(t),對(duì)h1(t)重復(fù)上述步驟,直至滿足本征模函數(shù)的條件,即h1(t)是一個(gè)基本模式分量,這時(shí)得到新的序列X1(t)=X(t)-h1(t);

    (3) 對(duì)新的時(shí)間序列X1(t)重復(fù)上述步驟,分別提取出n個(gè)基本模式分量。此時(shí),時(shí)間序列Xn(t)變?yōu)橐粋€(gè)單調(diào)序列,不包含任何模式的信息,即為原始序列的余項(xiàng),bn=Xn(t)。至此,原始時(shí)間序列被分解為多個(gè)imf分量和一個(gè)殘差序列。

    1.2.2 XGBoost算法

    XGBoost是一種在Gradient Boosting框架下實(shí)現(xiàn)的的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,由于其出色的效率,被數(shù)據(jù)科學(xué)家廣泛的使用。

    對(duì)于給定有m個(gè)特征、大小為n的數(shù)據(jù)集D={(Xi,yi)}(|D|=n,Xi∈Rm,yi∈R),樹(shù)型集成模型(即第i個(gè)實(shí)例的預(yù)測(cè)值)可以表示為

    (1)

    其中,H={f(X)=ωq(X)},(q:Rm→T,ω∈RT),K表示樹(shù)的數(shù)量,q表示將實(shí)例映射到相應(yīng)的葉子節(jié)點(diǎn)上的樹(shù)的結(jié)構(gòu),T表示樹(shù)的葉子數(shù)量,ω表示葉子節(jié)點(diǎn)的分?jǐn)?shù)。我們最小化以下正則化目標(biāo)函數(shù)來(lái)得到模型需要的函數(shù):

    (2)

    (3)

    即式(3)表示第i個(gè)實(shí)例在第t次迭代時(shí)的誤差函數(shù)。根據(jù)式(2),這就意味著需要增加最能改進(jìn)模型的ft。將式(3)泰勒展開(kāi)得到:

    (4)

    (5)

    令I(lǐng)j={i|q(Xi)=j},表示在葉子節(jié)點(diǎn)上的實(shí)例集合。因此式(5)可以變換為

    (6)

    (7)

    帶入目標(biāo)函數(shù)可以得到最優(yōu)解:

    (8)

    式(8)可以用來(lái)衡量樹(shù)結(jié)構(gòu)q好壞的指標(biāo)。一般來(lái)說(shuō),枚舉所有的樹(shù)結(jié)構(gòu)q是不可能的,因此這里用一個(gè)貪婪算法,它從一個(gè)葉子開(kāi)始,迭代地向樹(shù)中添加分支。設(shè)IL和IR分別是分支后左節(jié)點(diǎn)和右節(jié)點(diǎn)的集合,且I=IL∪IR,則一次分支后誤差函數(shù)為

    (9)

    根據(jù)式(8),利用上式作為分支的評(píng)價(jià)指標(biāo),不斷重復(fù)分支,即得到最終的樹(shù)。

    1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    本文采用兩種不同的指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)價(jià),分別為均方根誤差(RMSE)以及平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)。RMSE和MAPE越小,說(shuō)明模型效果越好。

    RMSE和MAPE的計(jì)算式如下:

    (10)

    1.4 特征選擇

    本文的特征選擇從天氣特征以及時(shí)間特征兩個(gè)方面出發(fā),具體如下。

    (1) 天氣特征:天氣的變化會(huì)影響身體狀況,因此可能對(duì)醫(yī)院門診量也有影響。若溫度驟降會(huì)引起感冒發(fā)燒的病人增多,或從冬天過(guò)渡到春天時(shí),溫度上升,各種植物和粉塵增多,會(huì)引起過(guò)敏的病人增多,因此醫(yī)院的門診量也會(huì)相對(duì)應(yīng)的有所上升。

    (2) 時(shí)間特征:從已有的數(shù)據(jù)可以看出,門診量存在某些周期性,因此本文也相應(yīng)的構(gòu)建了時(shí)間特征,例如是一周內(nèi)第幾天、前一天門診量等。

    2 預(yù)測(cè)模型

    2.1 模型原理

    時(shí)間序列問(wèn)題的預(yù)測(cè),其主要思想是利用歷史時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,找到變化規(guī)律,通過(guò)建模將該規(guī)律應(yīng)用到預(yù)測(cè)未來(lái)上。對(duì)于門診量的預(yù)測(cè),不僅在一定程度上遵循時(shí)間變化規(guī)律,并且還受到天氣、溫度等因素的影響,因此,本文將預(yù)測(cè)門診量的特征分為兩個(gè)部分:一是將歷史時(shí)間特征進(jìn)行EMD分解,得到包含各個(gè)時(shí)間尺度特征的基本模式分量;二是包含天氣等因素的非時(shí)間特征,然后對(duì)各分量結(jié)合非時(shí)間特征利用XGBoost算法進(jìn)行建模,各分量預(yù)測(cè)結(jié)果加和得到最終門診量的預(yù)測(cè)值,如圖1所示。

    圖1 EMD+XGBoost組合算法示意圖

    2.2 建模過(guò)程

    設(shè)門診量時(shí)間序列為X(t)={x1,x2,x3,x4,x5,…,xn},對(duì)序列X(t)進(jìn)行EMD分解,共得到N個(gè)分量{imf1,imf2,imf3,imf4,imf5,…,imfN}和一個(gè)殘差序列bN,對(duì)N個(gè)分量和殘差序列分別建立XGBboost模型進(jìn)行預(yù)測(cè),即產(chǎn)生N+1個(gè)XGBboost模型,然后將預(yù)測(cè)結(jié)果相加,即為最終門診量的預(yù)測(cè)值。

    在進(jìn)行預(yù)測(cè)前,因?yàn)楦鱾€(gè)特征的量綱不同,因此需要先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,使模型預(yù)測(cè)更加合理、準(zhǔn)確。預(yù)測(cè)時(shí),將每一個(gè)分量imfi,i=1,…,N,作為一個(gè)特征,用前x天來(lái)預(yù)測(cè)x+1天(或x+7、x+30天);另外,由于門診量還受到天氣等非時(shí)間因素的影響,因此在建立模型時(shí),也將這些作為特征考慮。

    3 模型結(jié)果及分析

    我們對(duì)門診量時(shí)間序列進(jìn)行EMD分解,數(shù)據(jù)為從2016年每日門診量,分解結(jié)果如圖2所示。

    圖2 部分門診量數(shù)據(jù)EMD分解示意圖

    signal為原始門診量時(shí)間序列,imf1到imf6為原始序列被分為的6個(gè)分量,由上圖可以看出其波動(dòng)性逐漸減弱,平穩(wěn)性逐漸增強(qiáng),res為趨勢(shì)線。

    本文預(yù)測(cè)了三種情形下的2018年門診量:未來(lái)1天門診量;未來(lái)7天門診量之和;未來(lái)30天門診量之和。從預(yù)測(cè)結(jié)果的RMSE來(lái)看,組合算法在第1種情況下效果最好,平均RMSE 為71.315,此時(shí)MAPE為6.691%,RMSE 和MAPE最小達(dá)到0.281和0.018%;從MAPE來(lái)看,組合算法在第2種情況下效果最好,平均MAPE為4.050%,此時(shí)RMSE為353.106,RMSE和MAPE最小達(dá)到9.214和0.110%;綜合來(lái)看,組合算法更適合在第1種情形下運(yùn)行。

    當(dāng)然,若預(yù)測(cè)一周日平均和一月日平均門診量,可以看出RMSE有所下降,甚至比預(yù)測(cè)未來(lái)1天門診量表現(xiàn)的更好(RMSE分別下降了29.27%和31.02%)。這是因?yàn)槿臻T診量受到外部因素的影響更大,因此波動(dòng)性也大;而周門診量與月門診量從一定程度上削弱了外部因素的影響,它們更加穩(wěn)定(若因?yàn)槟承┰蚯耙惶斓牟∪吮绕饺蛰^少,但是這部分病人會(huì)在第二天或者后面幾天來(lái)醫(yī)院),所以平均到每日效果會(huì)更好。

    為了進(jìn)一步的體現(xiàn)EMD+XGBoost組合算法的性能,我們還對(duì)應(yīng)的用單XGBoost算法作為對(duì)照。通過(guò)結(jié)果對(duì)比可以看出,加入了EMD分解后,模型的預(yù)測(cè)結(jié)果得到了顯著提高,在三種情形下RMSE分別提高了16.87%、20.34%和4.00%,MAPE分別提高了18.74%、18.35%和0.80%。這里可以看出,在情形3)下EMD+XGBoost組合算法與單XGBoost算法的差距很小,這也是因?yàn)樯衔乃f(shuō),30天門診量的波動(dòng)性較小,而EMD更善于處理平穩(wěn)性差的時(shí)間序列上。也從側(cè)面說(shuō)明,組合算法更適合第1種情形。

    綜上,EMD+XGBoost組合算法在處理日門診量預(yù)測(cè)和周門診量預(yù)測(cè)時(shí),優(yōu)于單XGBoost算法。

    EMD+XGBoost組合算法及單XGBoost算法在三種預(yù)測(cè)情形下的RMSE和MAPE如下圖3、圖4所示。

    圖3 EMD+XGBoost組合算法與單XGBoost算法RMSE對(duì)比

    圖4 EMD+XGBoost組合算法與單XGBoost算法預(yù)測(cè)MAPE對(duì)比

    4 總結(jié)

    本文提出了一種EMD+XGBoost的組合預(yù)測(cè)算法。針對(duì)門診量時(shí)間序列,通過(guò)EMD對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性處理,再結(jié)合XGBoost進(jìn)行預(yù)測(cè)。相比較傳統(tǒng)的利用灰色模型、差分整合移動(dòng)平均自回歸模型(ARIMA)等,組合預(yù)測(cè)算法更好的結(jié)合了EMD和XGBoost兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),在預(yù)測(cè)時(shí),不僅僅只依據(jù)時(shí)間特征,并且加入考慮了外部因素,在預(yù)測(cè)日門診量時(shí)表現(xiàn)的更好,細(xì)化了門診量預(yù)測(cè)的時(shí)間顆粒度,使得模型更加仿真,得到的預(yù)測(cè)值也更接近于真實(shí)值。

    本文雖然考慮了天氣的外部因素,但是在真實(shí)情況下,影響門診量的因素更多,也更為復(fù)雜,比如醫(yī)院的地理位置,區(qū)域人口等。加入這些因素,將提高模型的泛化能力。但是,當(dāng)外部因素增多時(shí),其與時(shí)間因素在模型中的權(quán)重如何控制是一個(gè)難題,若某一方的權(quán)重過(guò)大,可能會(huì)適得其反,使模型結(jié)果變差。因此,在門診量預(yù)測(cè)的問(wèn)題上,還有進(jìn)一步研究的空間。

    猜你喜歡
    門診量分量預(yù)測(cè)
    COVID-19疫情對(duì)一家三級(jí)醫(yī)院兒內(nèi)科門診量和比例的影響
    無(wú)可預(yù)測(cè)
    黃河之聲(2022年10期)2022-09-27 13:59:46
    選修2-2期中考試預(yù)測(cè)卷(A卷)
    選修2-2期中考試預(yù)測(cè)卷(B卷)
    帽子的分量
    遺傳編程在醫(yī)院日門診量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
    一物千斤
    智族GQ(2019年9期)2019-10-28 08:16:21
    論《哈姆雷特》中良心的分量
    北京市通州區(qū)空氣污染與醫(yī)院門診量關(guān)系初探
    分量
    美女被艹到高潮喷水动态| 天堂中文最新版在线下载 | 亚洲国产精品sss在线观看| 久久久久久久久久成人| 成人美女网站在线观看视频| 男人狂女人下面高潮的视频| 国产片特级美女逼逼视频| 午夜老司机福利剧场| 久久午夜福利片| 一区二区三区乱码不卡18| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 欧美bdsm另类| 国产中年淑女户外野战色| 一区二区三区乱码不卡18| 一二三四中文在线观看免费高清| 禁无遮挡网站| 国产精品国产三级国产专区5o| a级毛色黄片| 嘟嘟电影网在线观看| 免费人成在线观看视频色| 大陆偷拍与自拍| av.在线天堂| 精品一区二区三区人妻视频| 一区二区三区高清视频在线| 久久亚洲国产成人精品v| 伦理电影大哥的女人| 亚洲精品aⅴ在线观看| 国产精品人妻久久久影院| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 九九爱精品视频在线观看| 亚洲最大成人中文| 哪个播放器可以免费观看大片| 在线观看美女被高潮喷水网站| 久久精品国产亚洲网站| 麻豆成人av视频| 日韩精品青青久久久久久| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 国产一级毛片在线| 国产精品.久久久| 精品久久久久久久久亚洲| 校园人妻丝袜中文字幕| 午夜精品国产一区二区电影 | 国产老妇女一区| 日韩中字成人| 日日摸夜夜添夜夜爱| 久热久热在线精品观看| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 亚洲av成人精品一二三区| 亚洲国产精品成人综合色| 99久国产av精品| 99re6热这里在线精品视频| 街头女战士在线观看网站| 激情 狠狠 欧美| 国产美女午夜福利| 国产伦在线观看视频一区| 久久99精品国语久久久| 成人午夜高清在线视频| 亚洲天堂国产精品一区在线| 国产高潮美女av| 亚洲国产欧美在线一区| 国产中年淑女户外野战色| kizo精华| 免费观看a级毛片全部| 日本av手机在线免费观看| 婷婷色av中文字幕| 亚洲av二区三区四区| 亚洲av成人精品一二三区| 毛片一级片免费看久久久久| 99久久人妻综合| 久久久久久久国产电影| 色5月婷婷丁香| 亚洲乱码一区二区免费版| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产精品一二三区在线看| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 日韩中字成人| 免费观看的影片在线观看| 亚洲av成人精品一区久久| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 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 | 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 精品一区二区三区人妻视频| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 国产视频内射| 久久久久久久久久久免费av| 亚洲自偷自拍三级| 99热这里只有是精品在线观看| 国产伦理片在线播放av一区| 热99在线观看视频| 一本久久精品| 国产淫语在线视频| 深夜a级毛片| 成人午夜高清在线视频| 观看免费一级毛片| 国产黄色免费在线视频| 欧美激情在线99| 国产久久久一区二区三区| 免费av不卡在线播放| av免费在线看不卡| 老司机影院成人| av专区在线播放| av在线观看视频网站免费| 午夜亚洲福利在线播放| 国产综合懂色| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 舔av片在线| 欧美3d第一页| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 国产色婷婷99| 日韩欧美精品v在线| 久久6这里有精品| 亚洲国产精品国产精品| ponron亚洲| 久久久精品欧美日韩精品| 又爽又黄无遮挡网站| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 亚洲av成人av| 女人被狂操c到高潮| 少妇高潮的动态图| 在线免费观看的www视频| 麻豆成人午夜福利视频| 黄色配什么色好看| 精品午夜福利在线看| 成人性生交大片免费视频hd| 亚洲最大成人中文| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 99热全是精品| 国产男女超爽视频在线观看| a级毛片免费高清观看在线播放| 日本黄色片子视频| 全区人妻精品视频| 深爱激情五月婷婷| 午夜久久久久精精品| 国产免费一级a男人的天堂| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 国产v大片淫在线免费观看| 免费av不卡在线播放| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 搡老妇女老女人老熟妇| 久久久久久久亚洲中文字幕| av播播在线观看一区| 毛片一级片免费看久久久久| 国产精品人妻久久久久久| 日本午夜av视频| 国模一区二区三区四区视频| 午夜免费男女啪啪视频观看| 亚洲怡红院男人天堂| 午夜福利视频1000在线观看| 欧美+日韩+精品| 美女国产视频在线观看| 日韩一区二区三区影片| 国产老妇女一区| 国产精品三级大全| 亚洲久久久久久中文字幕| 九九在线视频观看精品| 久久久精品94久久精品| 久久久久久久久久久丰满| 国产精品一区二区性色av| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产精品蜜桃在线观看| 我的老师免费观看完整版| 乱人视频在线观看| 中文在线观看免费www的网站| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 日本免费a在线| 精品人妻一区二区三区麻豆| 日韩人妻高清精品专区| 美女内射精品一级片tv| 午夜免费男女啪啪视频观看| 99热网站在线观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 国产伦精品一区二区三区四那| 日本与韩国留学比较| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 在线播放无遮挡| 搡女人真爽免费视频火全软件| 午夜福利视频1000在线观看| 国内精品一区二区在线观看| 国国产精品蜜臀av免费| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 91久久精品电影网| 国产免费视频播放在线视频 | 成人漫画全彩无遮挡| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 两个人的视频大全免费| 丝袜美腿在线中文| 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 午夜爱爱视频在线播放| 国产精品1区2区在线观看.| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 国产黄色视频一区二区在线观看| 九九在线视频观看精品| 在线观看美女被高潮喷水网站| 伊人久久国产一区二区| 欧美日韩在线观看h| 性色avwww在线观看| 亚洲丝袜综合中文字幕| 99热网站在线观看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 亚洲精品自拍成人| 国产亚洲av嫩草精品影院| 亚洲无线观看免费| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 国产午夜福利久久久久久| 最近视频中文字幕2019在线8| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 免费观看在线日韩| 日日摸夜夜添夜夜爱| 啦啦啦韩国在线观看视频| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 嫩草影院新地址| 最近最新中文字幕大全电影3| 久久热精品热| 久久久久九九精品影院| av在线亚洲专区| 七月丁香在线播放| 国产精品国产三级国产专区5o| 人体艺术视频欧美日本| 校园人妻丝袜中文字幕| 久久久久久久久中文| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 在现免费观看毛片| 亚洲在久久综合| 一级片'在线观看视频| 国产一级毛片在线| 寂寞人妻少妇视频99o| 嫩草影院新地址| 精品一区二区三卡| 亚洲伊人久久精品综合| 男人狂女人下面高潮的视频| 中文字幕av成人在线电影| 成人午夜高清在线视频| 高清视频免费观看一区二区 | 少妇的逼水好多| 久久这里只有精品中国| 啦啦啦啦在线视频资源| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 国产在视频线精品| 国产午夜精品论理片| 久久99热这里只有精品18| av女优亚洲男人天堂| 三级经典国产精品| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲无线观看免费| 丰满乱子伦码专区| 青春草视频在线免费观看| 日韩精品有码人妻一区| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 亚洲欧美清纯卡通| 成人亚洲精品一区在线观看 | 久久精品久久久久久噜噜老黄| 亚洲精品日韩av片在线观看| 欧美zozozo另类| 又爽又黄无遮挡网站| 18+在线观看网站| 国产 一区精品| 黑人高潮一二区| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 国产成人午夜福利电影在线观看| 看非洲黑人一级黄片| 性插视频无遮挡在线免费观看| 成人亚洲精品av一区二区| 久久久久久久久久人人人人人人| 免费av毛片视频| 91在线精品国自产拍蜜月| 最近2019中文字幕mv第一页| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 边亲边吃奶的免费视频| 国产精品日韩av在线免费观看| av线在线观看网站| 街头女战士在线观看网站| 国产淫片久久久久久久久| 女人久久www免费人成看片| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲在线自拍视频| 国产成人免费观看mmmm| 亚洲av电影不卡..在线观看| 国产 一区精品| 三级毛片av免费| 精品熟女少妇av免费看| 亚洲综合精品二区| 成人亚洲欧美一区二区av| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 日韩电影二区| 天堂√8在线中文| 伊人久久国产一区二区| 亚洲精品成人久久久久久| 午夜激情福利司机影院| 日韩欧美 国产精品| 好男人视频免费观看在线| 一个人看视频在线观看www免费| 亚洲av二区三区四区| 国产一区二区在线观看日韩| 国产亚洲一区二区精品| 亚洲精品,欧美精品| 少妇丰满av| 午夜福利视频1000在线观看| 日韩欧美 国产精品| 性插视频无遮挡在线免费观看| 搞女人的毛片| 综合色丁香网| 777米奇影视久久| 极品教师在线视频| 日韩欧美精品v在线| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 欧美xxⅹ黑人| 日韩亚洲欧美综合| 国产免费一级a男人的天堂| 插阴视频在线观看视频| 黄色日韩在线| 久久韩国三级中文字幕| 国产毛片a区久久久久| 我要看日韩黄色一级片| 91精品一卡2卡3卡4卡| 日韩av免费高清视频| 国产在视频线在精品| 欧美bdsm另类| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 人人妻人人澡欧美一区二区| 51国产日韩欧美| 国产成人精品久久久久久| 六月丁香七月| 老司机影院毛片| 亚洲国产精品成人综合色| 日韩国内少妇激情av| 久久久久久国产a免费观看| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产一区二区在线观看日韩| 亚洲精品国产av蜜桃| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 欧美xxxx性猛交bbbb| 1000部很黄的大片| 成人性生交大片免费视频hd| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 男人和女人高潮做爰伦理| 精品不卡国产一区二区三区| 国产精品久久视频播放| 插逼视频在线观看| 婷婷色综合www| av天堂中文字幕网| 一区二区三区乱码不卡18| 免费av不卡在线播放| 一二三四中文在线观看免费高清| 欧美不卡视频在线免费观看| 性插视频无遮挡在线免费观看| 大香蕉久久网| 午夜福利视频精品| .国产精品久久| 天天躁日日操中文字幕| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 国产综合精华液| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 日韩三级伦理在线观看| 免费观看精品视频网站| 天堂√8在线中文| 又爽又黄a免费视频| 国产精品av视频在线免费观看| 国产精品久久久久久久久免| 26uuu在线亚洲综合色| 久热久热在线精品观看| 男女下面进入的视频免费午夜| 国产v大片淫在线免费观看| 国产欧美日韩精品一区二区| 久久久久久伊人网av| 伊人久久国产一区二区| 国产 亚洲一区二区三区 | 99热全是精品| 欧美精品一区二区大全| 一区二区三区乱码不卡18| 精品不卡国产一区二区三区| 午夜福利视频1000在线观看| 1000部很黄的大片| 人妻少妇偷人精品九色| 亚洲av中文av极速乱| 少妇人妻精品综合一区二区| 免费高清在线观看视频在线观看| 欧美丝袜亚洲另类| 亚洲乱码一区二区免费版| 99热这里只有是精品在线观看| 久久99精品国语久久久| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 亚洲欧美精品专区久久| 男人和女人高潮做爰伦理| 十八禁网站网址无遮挡 | 国精品久久久久久国模美| 干丝袜人妻中文字幕| 黄色日韩在线| 久久久国产一区二区| 国产v大片淫在线免费观看| 国产免费一级a男人的天堂| 91久久精品国产一区二区成人| 国产欧美日韩精品一区二区| 搡女人真爽免费视频火全软件| 三级国产精品片| 国产精品一区二区性色av| 午夜福利视频精品| 亚洲人成网站在线观看播放| 久久久成人免费电影| 人妻系列 视频| 免费观看在线日韩| 国产av国产精品国产| 国产在线男女| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 久久精品国产亚洲网站| 日本-黄色视频高清免费观看| 丝袜美腿在线中文| 久久这里有精品视频免费| 免费电影在线观看免费观看| 青春草视频在线免费观看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 91久久精品电影网| 国产精品一二三区在线看| 亚洲熟女精品中文字幕| 亚洲av在线观看美女高潮| 美女黄网站色视频| 欧美97在线视频| 麻豆国产97在线/欧美| 午夜视频国产福利| 综合色丁香网| 免费av不卡在线播放| 美女cb高潮喷水在线观看| 国产免费一级a男人的天堂| 97精品久久久久久久久久精品| 国产黄频视频在线观看| 熟妇人妻不卡中文字幕| 国产精品人妻久久久影院| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 深爱激情五月婷婷| 国产精品1区2区在线观看.| 春色校园在线视频观看| 日韩av在线免费看完整版不卡| 久久99热6这里只有精品| av免费观看日本| 亚洲av在线观看美女高潮| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 人人妻人人看人人澡| 深夜a级毛片| 久久久亚洲精品成人影院| 亚洲精品影视一区二区三区av| 亚洲在久久综合| 校园人妻丝袜中文字幕| 人人妻人人看人人澡| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 欧美丝袜亚洲另类| 大陆偷拍与自拍| 久久99热这里只频精品6学生| 18+在线观看网站| 一级片'在线观看视频| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 91av网一区二区| 成人性生交大片免费视频hd| 在线天堂最新版资源| 欧美成人a在线观看| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久久久久久午夜电影| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲国产精品专区欧美| 成人亚洲精品av一区二区| 亚洲精品,欧美精品| 亚洲成人久久爱视频| 免费观看在线日韩| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国内精品一区二区在线观看| 一级二级三级毛片免费看| av在线亚洲专区| 毛片一级片免费看久久久久| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 老司机影院毛片| 国产片特级美女逼逼视频| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产美女午夜福利| 国产高潮美女av| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 欧美高清成人免费视频www| 婷婷色综合大香蕉| 麻豆成人午夜福利视频| 插逼视频在线观看| 91久久精品国产一区二区成人| 亚洲性久久影院| 搡老乐熟女国产| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 亚洲精品乱久久久久久| 极品少妇高潮喷水抽搐| 男人舔女人下体高潮全视频| 国产91av在线免费观看| 又大又黄又爽视频免费| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 91aial.com中文字幕在线观看| 少妇熟女欧美另类| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 男插女下体视频免费在线播放| 波野结衣二区三区在线| 两个人视频免费观看高清| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 欧美性感艳星| 欧美高清成人免费视频www| 国产精品日韩av在线免费观看| 成年女人在线观看亚洲视频 | 成人无遮挡网站| 日韩av不卡免费在线播放| 午夜福利成人在线免费观看| 国产精品一区二区三区四区久久| 国产精品人妻久久久久久| 国产精品久久久久久av不卡| 久久热精品热| 91精品国产九色| 黑人高潮一二区| 人妻一区二区av| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 日本-黄色视频高清免费观看| 三级国产精品片| 国产成人91sexporn| 国产在线男女| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 22中文网久久字幕| 99热这里只有精品一区| 国产精品三级大全| 久久久久久久久久久免费av| 国产黄色视频一区二区在线观看| 搡女人真爽免费视频火全软件| 午夜免费观看性视频| 日韩av在线大香蕉| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 中文字幕制服av| 少妇的逼好多水| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 简卡轻食公司| 欧美bdsm另类| 欧美极品一区二区三区四区| 777米奇影视久久| 国产成人freesex在线| 男人和女人高潮做爰伦理| 91av网一区二区| 国产免费又黄又爽又色| 久久97久久精品| 一区二区三区高清视频在线| 99热这里只有精品一区| 国产成人精品婷婷| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 18禁在线播放成人免费| 精品国产露脸久久av麻豆 | 国产成人精品福利久久| 免费观看无遮挡的男女| 亚洲电影在线观看av| 又爽又黄无遮挡网站| 亚洲自偷自拍三级| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 乱系列少妇在线播放| 久久久久精品久久久久真实原创| 日韩一区二区视频免费看| 卡戴珊不雅视频在线播放| 91久久精品电影网| 别揉我奶头 嗯啊视频| 色综合站精品国产| 国产精品1区2区在线观看.| 亚洲精品成人av观看孕妇| av免费在线看不卡| 精品少妇黑人巨大在线播放| 精品一区二区三区视频在线| 国内揄拍国产精品人妻在线| 看黄色毛片网站| 亚洲va在线va天堂va国产| av播播在线观看一区| 精品久久久噜噜| 丝袜美腿在线中文| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 老女人水多毛片| 一级毛片久久久久久久久女| 精品熟女少妇av免费看| 久久久久久久大尺度免费视频| 久久久久久国产a免费观看| 国产高清不卡午夜福利| 美女高潮的动态| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 国产精品.久久久| av女优亚洲男人天堂| 街头女战士在线观看网站| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 日韩人妻高清精品专区| 午夜激情久久久久久久| 成年女人在线观看亚洲视频 | 国产一区二区三区av在线| 欧美成人精品欧美一级黄| 亚洲av男天堂| 亚洲三级黄色毛片| 床上黄色一级片| 久久久久免费精品人妻一区二区| 日日摸夜夜添夜夜爱| 午夜福利网站1000一区二区三区| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产成人91sexporn| 久久久久久久亚洲中文字幕| 高清av免费在线| 97超碰精品成人国产| 天美传媒精品一区二区| 少妇高潮的动态图| 午夜免费激情av| 在线观看av片永久免费下载| 一级av片app| 国产精品久久久久久精品电影| 免费人成在线观看视频色| 深爱激情五月婷婷| av福利片在线观看| 成人性生交大片免费视频hd| 欧美日韩在线观看h| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 高清av免费在线| 欧美激情国产日韩精品一区| 一区二区三区免费毛片| 国产爱豆传媒在线观看| 一级av片app|