• <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 ?

    地鐵站點(diǎn)短時(shí)客流變化規(guī)律分析及預(yù)測(cè)方法*

    2023-12-05 02:22:36黎家靖溫龍輝李兆君
    城市軌道交通研究 2023年11期
    關(guān)鍵詞:南站進(jìn)站客流

    黎家靖 張 寧 溫龍輝 李兆君

    (1.中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司,430063,武漢; 2.東南大學(xué)智能運(yùn)輸系統(tǒng)研究中心,210018,南京;3.滁州市滁寧城際鐵路開發(fā)建設(shè)有限公司,239001,滁州∥第一作者,助理工程師)

    地鐵站點(diǎn)短時(shí)客流預(yù)測(cè)是指對(duì)地鐵站點(diǎn)未來某一時(shí)間段內(nèi)(一般不超過30 min)的客運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。如何在已有歷史客流數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,準(zhǔn)確把握地鐵站點(diǎn)的客流變化規(guī)律并對(duì)客運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè),已成為目前業(yè)界的研究熱點(diǎn)之一。短時(shí)客流預(yù)測(cè)方法目前一般分為3種:①基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的預(yù)測(cè)方法,如 ARIMA(自回歸移動(dòng)平均)模型[1]、SVM(支持向量機(jī))模型[2]等;②基于人工智能的預(yù)測(cè)方法,如BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[3]、DLSTM(深度長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))模型[4]等;③組合預(yù)測(cè)方法,如EMD(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)-BP組合模型[5]等。此外,EMD算法[6]、CEEMDAN-VMD(完全總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解-變分模態(tài)分解)雙層分解算法[7]等算法可降低了原始客流數(shù)據(jù)的噪聲,提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

    本文使用組合模型方法對(duì)地鐵站點(diǎn)進(jìn)行短時(shí)客流預(yù)測(cè),并分析原始地鐵站點(diǎn)的短時(shí)客流變化規(guī)律?;赟TL(時(shí)間序列分解)算法和EMD算法對(duì)客流序列進(jìn)行雙層分解,以抑制噪聲干擾,再利用BiLSTM(雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))算法進(jìn)行客流預(yù)測(cè),進(jìn)而構(gòu)建STL-EMD-BiLSTM組合模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)地鐵站點(diǎn)短時(shí)進(jìn)站量的預(yù)測(cè)。

    1 地鐵站點(diǎn)短時(shí)進(jìn)站量變化規(guī)律分析

    地鐵站點(diǎn)短時(shí)進(jìn)站量受工作日、雙休日客流特征的影響,在一周內(nèi)呈現(xiàn)出不同的日客流發(fā)展模式,且同一日客流發(fā)展模式下站點(diǎn)客流序列的相關(guān)程度較高,不同日客流發(fā)展模式下站點(diǎn)客流序列變化趨勢(shì)各不相同[8]。

    地鐵南京南站是南京地鐵1號(hào)線、3號(hào)線、S1線、S3號(hào)線的四線換乘站。本文以該站為案例,對(duì)該站的進(jìn)站量數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,使用Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,以探究一周內(nèi)日均進(jìn)站量間的相關(guān)性,其結(jié)果如圖1所示。由圖1可知:從地鐵南京南站的日均進(jìn)站量看,周一、周二、周三、周四兩兩之間、周五與周日之間的Pearson相關(guān)系數(shù)均大于0.90,周六與其他日的Pearson相關(guān)系數(shù)均小于0.85。

    圖1 地鐵南京南站一周內(nèi)日均進(jìn)站量間的相關(guān)性

    設(shè)定Pearson相關(guān)系數(shù)大于等于0.90為相關(guān)性顯著,因此可得出地鐵南京南站一周內(nèi)存在3類不同的日客流發(fā)展模式:第1類日客流(周一至周四)發(fā)展模式;第2類日客流(周五及周日)發(fā)展模式;第3類日客流(周六)發(fā)展模式。

    基于2019年3月的進(jìn)站客流數(shù)據(jù)(見圖2)對(duì)地鐵南京南站作進(jìn)一步的客流特征分析。

    圖2 不同日客流發(fā)展模式下地鐵南京南站每日進(jìn)站量隨運(yùn)營(yíng)時(shí)段變化曲線(2019年3月)

    1) 如圖2 b)所示,第1類日客流發(fā)展模式下,周一上午有明顯的早高峰時(shí)段,周二至周四上午并無明顯的早高峰時(shí)段;周一至周四的17:30—19:00均有明顯的客流晚高峰,該時(shí)段與工作日通勤客流下班時(shí)段相對(duì)應(yīng)。

    2) 如圖2 c)所示,第2類日客流發(fā)展模式下,下午至傍晚的晚高峰時(shí)段的持續(xù)時(shí)間明顯大于第1類日客流發(fā)展模式,這主要是由于周五和周日部分乘客下班后傾向于選擇參加社交活動(dòng)。

    3) 如圖2 d)所示,在第3類日客流發(fā)展模式下,周六乘客傾向于選擇外出游玩,進(jìn)而呈現(xiàn)出通勤客流減少、非通勤客流增加的特征;且在08:30—13:00期間出現(xiàn)持續(xù)客流高峰,該時(shí)段與周六的日間活動(dòng)出發(fā)客流時(shí)段相對(duì)應(yīng)。

    2 STL-EMD-BiLSTM組合模型構(gòu)建

    若直接采用地鐵站點(diǎn)原始的短時(shí)進(jìn)站量序列數(shù)據(jù)進(jìn)行客流預(yù)測(cè),原始客流數(shù)據(jù)序列的自身噪聲及隨機(jī)波動(dòng)會(huì)對(duì)客流預(yù)測(cè)產(chǎn)生干擾。因此,先使用STL算法和EMD算法對(duì)原始客流序列進(jìn)行雙層分解,以減少其噪聲干擾,再采用BiLSTM算法進(jìn)行客流預(yù)測(cè)。

    2.1 STL算法

    STL算法將原始時(shí)間序列Yv分解為趨勢(shì)項(xiàng)Tv、季節(jié)項(xiàng)Sv和余量項(xiàng)Rv,其計(jì)算式為:

    Yv=Tv+Sv+Rv

    (1)

    式中:

    Tv——時(shí)間序列的長(zhǎng)期特征;

    Sv——時(shí)間序列的周期性特征;

    Rv——時(shí)間序列的隨機(jī)噪聲擾動(dòng)。

    2.2 EMD算法

    EMD算法將原始信號(hào)分解為N個(gè)IMF(本征模態(tài)函數(shù))分量及1項(xiàng)殘差分量,其計(jì)算式為:

    (2)

    式中:

    f(t)——原始信號(hào),本文指由原始進(jìn)站客流序列經(jīng)過STL分解后所得到的余量項(xiàng)Rv;

    t——信號(hào)采樣時(shí)刻;

    i——IMF分量的序號(hào);

    Ci(t)——第i個(gè)IMF分量,用以反映f(t)在不同頻段下的振蕩變化情況;

    r(t)——?dú)埐罘至?用以反映f(t)的緩慢變化趨勢(shì)。

    2.3 BiLSTM算法

    BiLSTM算法解決了LSTM(長(zhǎng)短期記憶)網(wǎng)絡(luò)僅通過單向時(shí)序輸入更新和傳遞參數(shù)的問題,由1個(gè)前向LSTM網(wǎng)絡(luò)和1個(gè)反向LSTM網(wǎng)絡(luò)組成。這2個(gè)LSTM網(wǎng)絡(luò)相互獨(dú)立,可從正反2個(gè)方向?qū)v史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以獲取更多有效信息。

    2.4 STL-EMD-BiLSTM組合模型

    圖3為基于STL-EMD-BiLSTM組合模型的地鐵站點(diǎn)短時(shí)客流預(yù)測(cè)流程。

    圖3 基于STL-EMD-BiLSTM組合模型的地鐵站點(diǎn)短時(shí)客流預(yù)測(cè)流程

    該流程分為3個(gè)階段:

    1) 第1階段,處理原始數(shù)據(jù),構(gòu)建地鐵站點(diǎn)進(jìn)站量時(shí)間序列,并根據(jù)客流變化規(guī)律對(duì)其進(jìn)行分類。

    2) 第2階段,利用STL算法將客流序列分解為趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)及余量項(xiàng),并對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行白噪聲與樣本熵檢驗(yàn);再通過EMD算法對(duì)余量項(xiàng)進(jìn)行二次分解,得到多個(gè)IMF分量及殘差,并對(duì)各IMF分量進(jìn)行相關(guān)性分析。

    3) 第3階段,將分解后的趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)及由余量項(xiàng)分解得到的各IMF分量送入BiLSTM模型中,完成訓(xùn)練和預(yù)測(cè),輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。

    3 實(shí)例分析

    選取2019年3月1日—2019年3月31日南京地鐵AFC系統(tǒng)中地鐵南京南站的原始數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析。該站客流數(shù)據(jù)龐大且變化規(guī)律復(fù)雜,如能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)該站短時(shí)客流,對(duì)本文所建組合模型算法有一定代表意義。本文設(shè)定該站每日客流的統(tǒng)計(jì)間隔為30 min,運(yùn)營(yíng)時(shí)段為06:30—23:30。

    3.1 客流數(shù)據(jù)分解

    將30 min作為一個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)段,可將每日運(yùn)營(yíng)時(shí)間分為34個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)段。以第1類日客流的日進(jìn)站量為例進(jìn)行分析,2019年3月1日—3月31日第1類日客流對(duì)應(yīng)的總天數(shù)為16 d,將這16 d所有統(tǒng)計(jì)時(shí)段(共計(jì)544個(gè))的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,其STL分解結(jié)果如圖4所示,其中:趨勢(shì)項(xiàng)T(t)反映了客流在一個(gè)循環(huán)周期(周一至周四,共4 d)內(nèi)的大致變化趨勢(shì),季節(jié)項(xiàng)S(t)反映了客流在1 d內(nèi)的波動(dòng)情況,余量項(xiàng)R(t)反映了客流的整體隨機(jī)性。

    3類日客流發(fā)展模式下趨勢(shì)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)及余量項(xiàng)的白噪聲及樣本熵檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。分析白噪聲檢驗(yàn)結(jié)果可知:白噪聲檢測(cè)值均遠(yuǎn)小于閾值(0.05),故這3項(xiàng)分量均不是白噪聲序列,可用來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。分析樣本熵檢驗(yàn)結(jié)果可知:T(t)、S(t)分解較為完全;R(t)分解不完全,仍包含部分未完全分解的客流信息,因此需對(duì)R(t)進(jìn)行二次分解,以最大程度挖掘其隱含信息。

    表1 各分量的白噪聲及樣本熵檢測(cè)值

    對(duì)R(t)進(jìn)行二次分解,得到7個(gè)IMF分量和1項(xiàng)殘差。仍以第1類日客流發(fā)展模式下分解得到的R(t)為例,其EMD分解結(jié)果如圖5所示,將每個(gè)IMF分量按從高頻到低頻依次排列,以反映R(t)的不同時(shí)間局部特征。

    圖5 第1類日客流余量項(xiàng)R(t)的EMD分解結(jié)果

    3.2 BiLSTM模型輸入

    設(shè)d為日客流發(fā)展模式的循環(huán)周期,k為日期序號(hào),j為時(shí)段序號(hào)。將預(yù)測(cè)日的前d日相同時(shí)段的客流數(shù)據(jù)[xk-d,jxk-d+1,j…xk-1,j],以及該預(yù)測(cè)日預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)的前q個(gè)時(shí)段(每個(gè)時(shí)段為30 min)的客流數(shù)據(jù)[xk,j-qxk,j-q+1…xk,j-1]作為模型輸入,用以預(yù)測(cè)該預(yù)測(cè)日預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)下一時(shí)段的站點(diǎn)進(jìn)站量,其數(shù)據(jù)集X為:

    (3)

    式(3)中:前d+q列為輸入數(shù)據(jù);最后一列為輸出數(shù)據(jù),即最終的預(yù)測(cè)結(jié)果輸出數(shù)據(jù)。

    3.3 關(guān)鍵參數(shù)取值

    3.3.1d的取值

    考慮到一周內(nèi)存在3類日客流發(fā)展模式,這3類模式的循環(huán)周期分別為4 d、2 d及1 d,即3類日客流發(fā)展模式的循環(huán)周期下d值分別設(shè)為d1=4 d、d2=2 d、d3=1 d。

    3.3.2q的取值

    為確定q值大小,分別取q=1、q=2、q=3及q=4進(jìn)行試驗(yàn)。設(shè)BiLSTM層數(shù)為L(zhǎng),令L=3,激活函數(shù)選擇Relu,優(yōu)化函數(shù)選擇Adam,取學(xué)習(xí)率lr=0.01,計(jì)算得到q取不同值時(shí)模型的平均絕對(duì)誤差EMAE如表2所示。由表2可知:在第1類、第2類日客流發(fā)展模式下,q=2時(shí)模型的EMAE最小,這說明這2種模式下預(yù)測(cè)時(shí)段進(jìn)站量與該時(shí)段緊鄰的前2個(gè)時(shí)段有較大關(guān)聯(lián);在第3類日客流發(fā)展模式下,q=1時(shí)模型的EMAE最小,這是由于周六進(jìn)站量波動(dòng)幅度不大,預(yù)測(cè)時(shí)段進(jìn)站量受前一時(shí)段影響較大。綜上,3類日客流發(fā)展模式下q值分別設(shè)為q1=2、q2=2、q3=1。

    表2 不同q值下模型的平均絕對(duì)誤差

    3.3.3L的取值

    在確定q值的基礎(chǔ)上,選擇L=1、L=2、L=3、L=4、L=5及L=6進(jìn)行試驗(yàn),其余參數(shù)取值不變,計(jì)算可得L取不同值時(shí)模型的EMAE如表3所示。由表3可知:模型的EMAE與L不是簡(jiǎn)單線性關(guān)系,增加L,并不一定能提高模型的預(yù)測(cè)效果。為此,3類日客流發(fā)展模式下L值分別設(shè)為L(zhǎng)1=3、L2=6、L3=4。

    表3 不同L值下模型的平均絕對(duì)誤差

    3.4 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

    為驗(yàn)證STL-EMD-BiLSTM組合模型的有效性,另外選取了5種模型,將這6種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),其對(duì)比結(jié)果如圖6所示。

    圖6 不同類日客流發(fā)展模式下地鐵南京南站短時(shí)客流各算法預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的對(duì)比

    由圖6可知:①直接對(duì)原始客流序列進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型(包括SVM模型、BP模型、LSTM模型及BiLSTM模型),其預(yù)測(cè)效果相對(duì)較差;②STL-BiLSTM組合模型通過序列分解有效抑制了噪聲干擾,其預(yù)測(cè)效果較優(yōu);③STL-EMD-BiLSTM模型由于使用了雙層分解算法,對(duì)客流變化規(guī)律的把握最全面,從直觀上看,其預(yù)測(cè)結(jié)果最貼近真實(shí)客流曲線,擬合效果最優(yōu)。

    使用EMAE、均方根誤差ERMSE、平均絕對(duì)百分比誤差EMAPE作為這6種模型的評(píng)價(jià)指標(biāo),不同模型下地鐵南京南站各日客流發(fā)展模式的評(píng)價(jià)指標(biāo)值如表4所示。

    表4 不同模型下地鐵南京南站各日客流發(fā)展模式的評(píng)價(jià)指標(biāo)值

    由表4可知:①SVM模型和BP模型的預(yù)測(cè)效果最差,其原因在于這2種模型難以有效提取客流序列中的時(shí)間特征和前后關(guān)聯(lián)信息;②與LSTM模型相比,BiLSTM模型能從正反2個(gè)方向訓(xùn)練和更新參數(shù),能捕獲更多歷史數(shù)據(jù)的有效信息,因此BiLSTM模型效果更優(yōu);③STL-BiLSTM組合模型使用了STL算法,以避免直接對(duì)原始客流序列進(jìn)行預(yù)測(cè),因此其預(yù)測(cè)效果優(yōu)于BiLSTM模型;④STL-EMD-BiLSTM組合模型的ERMSE、EMAE、EMAPE均優(yōu)于其余5個(gè)模型,這說明了對(duì)原始客流時(shí)間序列進(jìn)行STL和EMD雙層分解能有效削弱噪聲,提高預(yù)測(cè)精度。

    為探究時(shí)間粒度對(duì)客流預(yù)測(cè)精度的影響,分別取每日客流統(tǒng)計(jì)間隔為5 min、15 min及30 min 3種粒度,應(yīng)用STL-EMD-BiLSTM組合模型得到不同時(shí)間粒度下模型的EMAPE如表5所示。

    表5 不同時(shí)間粒度下地鐵南京南站基于STL-EMD-BiLSTM組合模型的客流預(yù)測(cè)平均絕對(duì)百分比誤差

    由表5可知:當(dāng)時(shí)間粒度由5 min增至30 min時(shí),STL-EMD-BiLSTM組合模型在3類日客流發(fā)展模式下的EMAPE分別由8.3%、9.4%、9.9%減少至5.0%、6.3%、6.3%。這是因?yàn)殡S著客流統(tǒng)計(jì)間隔的增加,每日進(jìn)站量時(shí)間序列相似性增加,客流變化規(guī)律得以加強(qiáng),模型的預(yù)測(cè)效果也隨之提升。

    4 結(jié)語

    本文探討了地鐵站點(diǎn)短時(shí)客流的變化規(guī)律,得出一周內(nèi)有3種不同的日客流發(fā)展模式的結(jié)論。使用STL和EMD算法對(duì)原始的客流序列進(jìn)行雙層分解,有效抑制了噪聲干擾。本文搭建的STL-EMD-BiLSTM組合模型在地鐵南京南站的實(shí)際應(yīng)用中表明:3類日客流發(fā)展模式下的EMAPE分別為5.0%、6.3%及6.3%;與另選的5個(gè)預(yù)測(cè)模型相比,該組合模型的ERMSE、EMAE、EMAPE均為最優(yōu)。當(dāng)客流統(tǒng)計(jì)間隔由5 min增至30 min時(shí),基于STL-EMD-BiLSTM組合模型得到地鐵南京南站的客流預(yù)測(cè)結(jié)果的EMAPE逐漸減小,且預(yù)測(cè)值與EMAPE呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    在下一階段的研究中,應(yīng)綜合考慮天氣、節(jié)假日等因素,對(duì)地鐵站點(diǎn)的進(jìn)站客流變化規(guī)律和預(yù)測(cè)方法展開更為深入、系統(tǒng)的研究。

    猜你喜歡
    南站進(jìn)站客流
    客流增多
    進(jìn)站口上下行載頻切換時(shí)引起ATP制動(dòng)問題分析
    孝南站SFM編碼電路設(shè)計(jì)缺陷分析處理及建議
    春運(yùn)期間北京西站共有154.8萬人次刷臉進(jìn)站
    祖國(guó)(2018年6期)2018-06-27 10:27:26
    神池南站視頻監(jiān)控系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
    閱讀(科學(xué)探秘)(2018年8期)2018-05-14 10:06:29
    北京南站行車公寓給排水環(huán)保節(jié)能設(shè)計(jì)要點(diǎn)分析
    基于自學(xué)習(xí)補(bǔ)償?shù)氖覂?nèi)定位及在客流分析中的應(yīng)用
    人工免疫算法在電梯客流時(shí)段劃分的應(yīng)用
    哈爾濱南站減速頂運(yùn)用調(diào)研分析
    日日摸夜夜添夜夜爱| 成年女人在线观看亚洲视频 | 街头女战士在线观看网站| 777米奇影视久久| 午夜老司机福利剧场| 亚洲成人一二三区av| 赤兔流量卡办理| av.在线天堂| 亚洲av在线观看美女高潮| 尾随美女入室| 免费看a级黄色片| 久久久国产一区二区| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 极品教师在线视频| 白带黄色成豆腐渣| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产精品国产三级国产专区5o| av在线老鸭窝| 麻豆久久精品国产亚洲av| 久久久久久久久大av| 日韩av在线大香蕉| av黄色大香蕉| 日本黄大片高清| 日韩大片免费观看网站| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产91av在线免费观看| 亚洲成色77777| 亚洲精品日韩av片在线观看| 日本免费a在线| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产精品99久久久久久久久| 婷婷色综合大香蕉| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 一级毛片aaaaaa免费看小| 免费观看在线日韩| 亚洲av男天堂| 日本一二三区视频观看| 亚洲丝袜综合中文字幕| 国产av在哪里看| 夫妻午夜视频| 国产精品一二三区在线看| 久久久久久久久中文| 1000部很黄的大片| 激情五月婷婷亚洲| 久久精品国产亚洲网站| 亚洲欧美日韩东京热| 国产真实伦视频高清在线观看| 麻豆国产97在线/欧美| 男人爽女人下面视频在线观看| 在线观看人妻少妇| 午夜福利高清视频| 欧美另类一区| 成人二区视频| 免费av不卡在线播放| 搡女人真爽免费视频火全软件| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 国产视频内射| 国产毛片a区久久久久| 少妇被粗大猛烈的视频| 亚洲综合精品二区| 成人一区二区视频在线观看| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| av一本久久久久| 在现免费观看毛片| 夜夜爽夜夜爽视频| 国产乱人视频| 日本av手机在线免费观看| 国产一级毛片在线| 夫妻性生交免费视频一级片| 国产成人精品婷婷| 日韩一区二区三区影片| 十八禁网站网址无遮挡 | 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 免费看美女性在线毛片视频| 日本黄色片子视频| 少妇熟女aⅴ在线视频| 26uuu在线亚洲综合色| 欧美激情在线99| 亚洲不卡免费看| 国产黄片美女视频| 99热网站在线观看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 十八禁国产超污无遮挡网站| 国产一级毛片七仙女欲春2| 国产精品一区二区三区四区久久| 精品一区二区三区视频在线| 成人午夜精彩视频在线观看| 纵有疾风起免费观看全集完整版 | 久久久久久久久大av| 亚洲国产高清在线一区二区三| 国产免费一级a男人的天堂| 中文欧美无线码| 亚洲精品乱久久久久久| 日韩成人av中文字幕在线观看| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 精品久久久久久成人av| 亚洲精品一二三| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 免费看a级黄色片| 亚洲av成人av| 在线观看免费高清a一片| 人妻系列 视频| 精品国内亚洲2022精品成人| 欧美日韩综合久久久久久| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 舔av片在线| 成人二区视频| 白带黄色成豆腐渣| 七月丁香在线播放| 精品欧美国产一区二区三| 秋霞伦理黄片| 国产亚洲5aaaaa淫片| 免费大片18禁| 国产精品蜜桃在线观看| .国产精品久久| 黑人高潮一二区| 在线免费十八禁| 国产又色又爽无遮挡免| 街头女战士在线观看网站| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 日日啪夜夜爽| 亚洲第一区二区三区不卡| 一边亲一边摸免费视频| 麻豆乱淫一区二区| 国产探花极品一区二区| 婷婷六月久久综合丁香| 国模一区二区三区四区视频| 亚洲精品国产av蜜桃| 久久鲁丝午夜福利片| 欧美一区二区亚洲| 欧美一区二区亚洲| 插阴视频在线观看视频| 国产高清有码在线观看视频| 插阴视频在线观看视频| 亚洲国产成人一精品久久久| 国产精品人妻久久久久久| 成人毛片60女人毛片免费| 日日撸夜夜添| 午夜福利视频精品| 欧美丝袜亚洲另类| 日韩电影二区| 全区人妻精品视频| 日韩精品有码人妻一区| 一个人免费在线观看电影| 人妻少妇偷人精品九色| 久久久久久久亚洲中文字幕| 成人亚洲欧美一区二区av| 精品久久久久久久久亚洲| av在线天堂中文字幕| 欧美3d第一页| 免费av不卡在线播放| 高清av免费在线| 麻豆av噜噜一区二区三区| 亚洲经典国产精华液单| 亚洲精品乱久久久久久| 免费在线观看成人毛片| 国产精品.久久久| 日韩三级伦理在线观看| 国产黄色视频一区二区在线观看| 一个人看视频在线观看www免费| www.色视频.com| 成人av在线播放网站| 国产精品99久久久久久久久| www.色视频.com| 国产精品一区www在线观看| 伦精品一区二区三区| 久久久成人免费电影| 国产人妻一区二区三区在| 亚洲在久久综合| 高清日韩中文字幕在线| av女优亚洲男人天堂| 亚洲性久久影院| 99久久精品热视频| 国产片特级美女逼逼视频| 国产伦一二天堂av在线观看| 亚洲美女视频黄频| 中文乱码字字幕精品一区二区三区 | 免费大片黄手机在线观看| 久久久久久久久大av| 亚洲人与动物交配视频| 色5月婷婷丁香| 色综合亚洲欧美另类图片| 乱系列少妇在线播放| 久久鲁丝午夜福利片| 亚洲av福利一区| 国产亚洲一区二区精品| 人体艺术视频欧美日本| 97在线视频观看| 中文字幕制服av| 国产免费福利视频在线观看| 国产综合精华液| 丝袜喷水一区| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 国产成人免费观看mmmm| 免费黄色在线免费观看| 成人亚洲精品一区在线观看 | 婷婷色麻豆天堂久久| 欧美成人a在线观看| 久久这里有精品视频免费| 少妇丰满av| av女优亚洲男人天堂| 黄色配什么色好看| 国产成人精品婷婷| 欧美 日韩 精品 国产| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 18禁在线播放成人免费| 久久久a久久爽久久v久久| 久久99蜜桃精品久久| 亚洲精品国产av成人精品| 中文资源天堂在线| 99久久中文字幕三级久久日本| 久久人人爽人人片av| 国产精品一区二区在线观看99 | 日本一本二区三区精品| 欧美日韩在线观看h| 午夜福利视频1000在线观看| 国产精品99久久久久久久久| 欧美精品国产亚洲| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 亚洲高清免费不卡视频| 欧美潮喷喷水| 亚洲美女视频黄频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 国产色婷婷99| 黄片wwwwww| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 三级经典国产精品| 激情五月婷婷亚洲| 高清在线视频一区二区三区| 国产极品天堂在线| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产伦在线观看视频一区| 国产精品一区二区三区四区久久| 中文字幕制服av| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 性插视频无遮挡在线免费观看| 亚洲精品一二三| 久久久久久久久久黄片| 欧美成人精品欧美一级黄| 国产爱豆传媒在线观看| 国产成人a∨麻豆精品| 日韩在线高清观看一区二区三区| 色吧在线观看| 婷婷色av中文字幕| 一区二区三区高清视频在线| 男女视频在线观看网站免费| 中文资源天堂在线| 午夜激情久久久久久久| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 中文字幕av成人在线电影| 国产精品久久久久久av不卡| 亚洲欧美成人精品一区二区| 美女黄网站色视频| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 日韩欧美精品免费久久| 精品少妇黑人巨大在线播放| 床上黄色一级片| 亚洲美女搞黄在线观看| 久久99精品国语久久久| 五月天丁香电影| av福利片在线观看| 在线观看美女被高潮喷水网站| 一级毛片aaaaaa免费看小| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 欧美3d第一页| 日韩av不卡免费在线播放| 婷婷色综合www| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 免费看不卡的av| 哪个播放器可以免费观看大片| 亚洲欧美一区二区三区国产| 九九在线视频观看精品| 国产av国产精品国产| 亚洲欧美成人精品一区二区| 久久人人爽人人爽人人片va| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 久久国产乱子免费精品| 国产中年淑女户外野战色| 国产午夜福利久久久久久| 在线观看免费高清a一片| 色5月婷婷丁香| 有码 亚洲区| 高清在线视频一区二区三区| 精华霜和精华液先用哪个| 午夜激情欧美在线| 国产免费一级a男人的天堂| 97热精品久久久久久| 少妇熟女aⅴ在线视频| 中国国产av一级| 秋霞伦理黄片| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲av在线观看美女高潮| 亚洲成人中文字幕在线播放| 韩国av在线不卡| 成人毛片a级毛片在线播放| 久久久久九九精品影院| 亚洲av二区三区四区| 欧美性感艳星| 亚洲人成网站在线观看播放| 亚洲av福利一区| 国产综合懂色| 婷婷六月久久综合丁香| 特大巨黑吊av在线直播| 2021天堂中文幕一二区在线观| 能在线免费观看的黄片| 天堂中文最新版在线下载 | 免费黄色在线免费观看| 麻豆久久精品国产亚洲av| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 成年版毛片免费区| 最近中文字幕高清免费大全6| 免费av观看视频| 精品久久国产蜜桃| 国产日韩欧美在线精品| 国产不卡一卡二| 美女高潮的动态| 日韩av不卡免费在线播放| 久久久久网色| 亚洲国产高清在线一区二区三| av国产久精品久网站免费入址| 99久久九九国产精品国产免费| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产成人一区二区在线| 我要看日韩黄色一级片| 欧美变态另类bdsm刘玥| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 国产大屁股一区二区在线视频| 亚洲国产av新网站| 亚洲国产成人一精品久久久| 亚洲熟女精品中文字幕| 国产精品国产三级国产专区5o| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 简卡轻食公司| 一区二区三区高清视频在线| 成年人午夜在线观看视频 | 天天躁日日操中文字幕| 国产毛片a区久久久久| 国产黄片视频在线免费观看| 国产伦一二天堂av在线观看| av在线天堂中文字幕| 国产精品人妻久久久久久| 成人特级av手机在线观看| a级一级毛片免费在线观看| 久久久国产一区二区| 日韩视频在线欧美| 欧美精品国产亚洲| 国产色婷婷99| 久久久国产一区二区| 日韩视频在线欧美| 午夜激情久久久久久久| 日韩电影二区| 床上黄色一级片| 啦啦啦韩国在线观看视频| 一级片'在线观看视频| 日本一本二区三区精品| 日韩三级伦理在线观看| 国产成人精品一,二区| xxx大片免费视频| 天堂网av新在线| 国产成年人精品一区二区| 真实男女啪啪啪动态图| 国产 亚洲一区二区三区 | 国产91av在线免费观看| 男女下面进入的视频免费午夜| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 久久国产乱子免费精品| 晚上一个人看的免费电影| av免费观看日本| 国产精品蜜桃在线观看| 在线观看一区二区三区| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 草草在线视频免费看| 99久久人妻综合| 国产成人91sexporn| 午夜久久久久精精品| 国产 亚洲一区二区三区 | 高清在线视频一区二区三区| 久久久久久伊人网av| 免费黄频网站在线观看国产| 国产成人免费观看mmmm| 十八禁国产超污无遮挡网站| 亚洲av福利一区| 可以在线观看毛片的网站| 夫妻午夜视频| 亚洲欧美成人精品一区二区| 免费大片18禁| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 丝袜美腿在线中文| h日本视频在线播放| 一区二区三区免费毛片| 国产av码专区亚洲av| 毛片女人毛片| 91久久精品电影网| 97精品久久久久久久久久精品| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 国产乱人视频| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 亚洲真实伦在线观看| 成人鲁丝片一二三区免费| 日本色播在线视频| 欧美高清性xxxxhd video| 日韩制服骚丝袜av| 午夜久久久久精精品| 国产成年人精品一区二区| 成人一区二区视频在线观看| 国产视频首页在线观看| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 91久久精品国产一区二区成人| 亚洲经典国产精华液单| 日本一二三区视频观看| 久久久久久九九精品二区国产| 国产麻豆成人av免费视频| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 婷婷色av中文字幕| 久久久久精品久久久久真实原创| 天堂影院成人在线观看| 国产精品一区二区三区四区久久| 赤兔流量卡办理| 18禁在线播放成人免费| 岛国毛片在线播放| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 身体一侧抽搐| 99热6这里只有精品| 亚洲国产精品sss在线观看| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 七月丁香在线播放| 啦啦啦韩国在线观看视频| 91久久精品国产一区二区三区| 高清视频免费观看一区二区 | 国产高潮美女av| 麻豆乱淫一区二区| 精品久久久久久久久亚洲| 国产在线一区二区三区精| 亚州av有码| 成人午夜精彩视频在线观看| 视频中文字幕在线观看| 波野结衣二区三区在线| 午夜精品在线福利| 中文字幕av成人在线电影| 成人鲁丝片一二三区免费| 日韩精品有码人妻一区| 亚洲在线自拍视频| 久久久精品94久久精品| 99re6热这里在线精品视频| 毛片一级片免费看久久久久| 成年女人看的毛片在线观看| 午夜激情欧美在线| 3wmmmm亚洲av在线观看| 在线观看人妻少妇| 激情五月婷婷亚洲| 黄色日韩在线| 国产在视频线精品| 亚洲av中文av极速乱| 又爽又黄无遮挡网站| 亚洲怡红院男人天堂| 国产免费又黄又爽又色| 欧美一区二区亚洲| 大陆偷拍与自拍| 最近中文字幕高清免费大全6| 国产精品1区2区在线观看.| 在现免费观看毛片| 国产免费福利视频在线观看| 2021少妇久久久久久久久久久| 成人毛片60女人毛片免费| 久久99热6这里只有精品| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 亚洲国产色片| 国产黄色免费在线视频| 又爽又黄无遮挡网站| 免费av毛片视频| 联通29元200g的流量卡| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 亚洲经典国产精华液单| 人妻少妇偷人精品九色| 日韩中字成人| 成人综合一区亚洲| 亚洲精品久久午夜乱码| 成年女人看的毛片在线观看| 国产精品一二三区在线看| 亚洲怡红院男人天堂| 欧美潮喷喷水| 欧美激情在线99| 国产免费福利视频在线观看| 干丝袜人妻中文字幕| 99热网站在线观看| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 91久久精品国产一区二区成人| 国产一级毛片七仙女欲春2| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 日本wwww免费看| 免费黄频网站在线观看国产| 国产精品精品国产色婷婷| 欧美不卡视频在线免费观看| 日韩亚洲欧美综合| 中文欧美无线码| 乱码一卡2卡4卡精品| 综合色av麻豆| h日本视频在线播放| 成人性生交大片免费视频hd| 国产不卡一卡二| 联通29元200g的流量卡| 国精品久久久久久国模美| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产乱来视频区| 99久久精品热视频| 久久久久久久久中文| av卡一久久| 国产乱人视频| 别揉我奶头 嗯啊视频| 国国产精品蜜臀av免费| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 男人爽女人下面视频在线观看| 日本色播在线视频| 成人综合一区亚洲| 成人午夜高清在线视频| 日韩欧美 国产精品| 欧美日韩亚洲高清精品| 少妇的逼好多水| 国产毛片a区久久久久| 麻豆成人午夜福利视频| 男人舔女人下体高潮全视频| 99久久精品一区二区三区| 亚洲国产精品成人综合色| 亚洲精品aⅴ在线观看| 中文字幕亚洲精品专区| 国产男人的电影天堂91| 久久久久国产网址| 简卡轻食公司| 亚洲真实伦在线观看| 国产精品久久久久久久久免| 最新中文字幕久久久久| 亚洲国产精品国产精品| 亚洲精品乱久久久久久| 国产日韩欧美在线精品| 亚洲国产欧美在线一区| 国产色婷婷99| 欧美另类一区| 色5月婷婷丁香| 91在线精品国自产拍蜜月| 看十八女毛片水多多多| 丰满少妇做爰视频| 国产午夜福利久久久久久| 简卡轻食公司| 国产av在哪里看| 看免费成人av毛片| 好男人在线观看高清免费视频| 国产真实伦视频高清在线观看| 亚洲av成人精品一区久久| 嫩草影院新地址| 91久久精品电影网| av线在线观看网站| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 国产探花在线观看一区二区| 国产高清有码在线观看视频| ponron亚洲| 成年av动漫网址| 夫妻午夜视频| 欧美日韩综合久久久久久| 美女高潮的动态| 亚洲av福利一区| 色综合色国产| 久久人人爽人人片av| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 亚洲在久久综合| 成人av在线播放网站| 婷婷六月久久综合丁香| 日韩成人伦理影院| 一本一本综合久久| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 精品久久久精品久久久| 亚洲自拍偷在线| 午夜精品一区二区三区免费看| 一二三四中文在线观看免费高清| 男女啪啪激烈高潮av片| 日韩欧美国产在线观看| 视频中文字幕在线观看| 欧美精品一区二区大全| 99久久人妻综合| 欧美性感艳星| 午夜福利网站1000一区二区三区| 免费黄网站久久成人精品| 最近视频中文字幕2019在线8| 亚洲电影在线观看av| 中文字幕制服av| 国产亚洲最大av| 亚洲第一区二区三区不卡| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 一级毛片电影观看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 成人亚洲精品av一区二区| 夫妻午夜视频| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 久久久久久久国产电影| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 亚洲欧美精品自产自拍| 99热这里只有精品一区| 日韩强制内射视频| 亚洲第一区二区三区不卡| 中文字幕免费在线视频6| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 永久网站在线| 久久精品国产亚洲av天美| 综合色丁香网| 精品人妻偷拍中文字幕| 最近最新中文字幕大全电影3| 69av精品久久久久久| 国产极品天堂在线|