• <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 ?

    SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸的比較研究

    2017-05-02 10:37:34韓陽呂由潘宇航周齊楊愛民
    關(guān)鍵詞:線性向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    韓陽,呂由,潘宇航,周齊,楊愛民

    (華北理工大學(xué) 理學(xué)院,河北 唐山 063210)

    SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸的比較研究

    韓陽,呂由,潘宇航,周齊,楊愛民

    (華北理工大學(xué) 理學(xué)院,河北 唐山 063210)

    支持向量機;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);線性回歸;回歸預(yù)測

    支持向量機算法是一種在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中運用最優(yōu)化理論的監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法,在預(yù)測方面具有很強的實用性,將支持向量機算法與線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2種算法相比較,分別設(shè)計了3種算法的求解步驟。以球團礦生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)為樣本,運行相應(yīng)算法的軟件程序?qū)?shù)據(jù)進行回歸預(yù)測。預(yù)測結(jié)果顯示:3種算法中支持向量機的預(yù)測結(jié)果最為準(zhǔn)確,進而得出了支持向量機在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測方面具有更強的實用性,有較高的推廣應(yīng)用價值。

    預(yù)測問題是現(xiàn)實生產(chǎn)生活中經(jīng)常遇到的問題,其目的在于尋求自然事物在不同條件下相互作用的發(fā)展規(guī)律,揭示事物發(fā)展方向和趨勢。在現(xiàn)實生產(chǎn)中,通常針對歷史數(shù)據(jù)進行分析,挖掘歷史數(shù)據(jù)包含的信息,為下一步的生產(chǎn)提供指導(dǎo)。

    球團礦生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)預(yù)測就是一個典型例子,即已知生產(chǎn)原料中硅、鎂等各元素含量和溫度、堿度的生產(chǎn)環(huán)境值,預(yù)測球團生產(chǎn)數(shù)據(jù)[1]。目前解決預(yù)測問題的方法有許多,總結(jié)起來可以歸為2類,一是經(jīng)典傳統(tǒng)統(tǒng)計理論,如線性回歸[2];二是新型智能算法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等[3-4]。傳統(tǒng)的統(tǒng)計理論線性回歸模型操作方便,它可以求出預(yù)測函數(shù)[5],并且還可以對求出的結(jié)果進行殘差檢驗,驗證模型的精度[6],回歸方程的假設(shè)嚴(yán)格,需要知道引起變量改變的所有因素、隨機擾動項等[7],所以在某些情況下的適用受到限制。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了從輸入到輸出的映射功能[8],適合于求解內(nèi)部機制復(fù)雜的問題,具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力[9];同時,它也有一些缺點和不足,首先是它的收斂速度較慢,再者是網(wǎng)格訓(xùn)練失敗的可能性較大[10]。支持向量機的特點是適用于解決小數(shù)量樣本數(shù)據(jù),可以解決高維問題,是一種有較完善理論基礎(chǔ)的小樣本學(xué)習(xí)方法[11-12]。上述3種方法都是求解預(yù)測問題較為適用的方法。

    該項研究通過1個實例,分別用以上3種方法對小樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)測,分析比較這3種方法用于預(yù)測時的精準(zhǔn)度。

    1 理論基礎(chǔ)

    1.1 支持向量機

    支持向量機是數(shù)據(jù)挖掘中的一項新技術(shù),是借助最優(yōu)化方法來解決機器學(xué)習(xí)問題的新工具[13]。支持向量機回歸有線性回歸和非線性回歸[14],對于線性回歸,考慮用線性回歸函數(shù)

    (1)

    估計數(shù)據(jù)

    (2)

    假定存在f函數(shù)在ε精度能夠估計所有的數(shù)據(jù),那么尋找最小ω的問題可以表示為凸優(yōu)化問題

    min1/2‖ω‖2

    (3)

    約束條件

    (4)

    為了處理f函數(shù)在ε精度不能夠估計所有的數(shù)據(jù),引入松弛變量ξi,ξi*,因而上式可寫為

    (5)

    約束條件變?yōu)?/p>

    (6)

    引入拉格朗日函數(shù)和對偶變量

    (7)

    (8)

    其中ηi,ξi*αi,αi*大于或等于0,C>0。根據(jù)條件

    (9)

    (10)

    (11)

    (12)

    將在(14)式約束條件下,最大化(17)式求得的參數(shù)αiαi*代式入(15)式,并由(6)得回歸函數(shù)

    (13)

    1.2 線性回歸與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    多元線性回歸分析的模型為

    (14)

    (15)

    式(14)表示為

    (16)

    式中:En為n階單位矩陣。

    參數(shù)估計:應(yīng)用最小二乘法對參數(shù)求解,結(jié)果為

    (17)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有3層或更多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每一層都由若干個神經(jīng)元組成。BP學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法,通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層(input)、隱層(hiddenlayer)和輸出層(outputlayer),輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息,并傳遞給隱層各神經(jīng)元;隱層是內(nèi)部信息處理層,負(fù)責(zé)信息變換,最后一個隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息,經(jīng)進一步處理后,完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過程,由輸出層向外界輸出結(jié)果。當(dāng)輸出與期望不符時,進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層,按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值,向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程,是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程,也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程,此過程一直進行到輸出誤差到達規(guī)定值,或者達到預(yù)設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止[15]。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    2 算法設(shè)計

    算法設(shè)計流程,如圖2所示:

    圖2中,各算法步驟表示的含義如下,

    線性回歸:

    STEP1.剔除數(shù)據(jù)異常值,對可用數(shù)據(jù)做歸一標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    STEP2.根據(jù)模型自變量個數(shù)和數(shù)據(jù)特點設(shè)定回歸方程模型。

    STEP3.對未知參量做最小二乘估計。

    STEP4.對回歸結(jié)果做可決系數(shù)、F檢驗、t檢驗等統(tǒng)計學(xué)檢驗。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

    STEP1.初始化網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)參數(shù),設(shè)置網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)矩陣、學(xué)習(xí)因子。

    STEP2.提供訓(xùn)練模式訓(xùn)練網(wǎng)格直到滿足要求。

    STEP3.將數(shù)據(jù)輸入已有訓(xùn)練模式,計算網(wǎng)絡(luò)的輸出模式,與期望模式進行比較,若有誤差則進行下一步驟,否則返回STEP2.

    STEP4.計算同一層單元的誤差,修正全值和閾值,返回STEP2.

    SVM支持向量機:

    STEP2.采用二次規(guī)劃優(yōu)化的算法,如內(nèi)點法,即可實現(xiàn)支持向量機算法

    約束條件變?yōu)閤·(1,1,…-1-1)=0,αi,αi*≥0.i=1,…,l

    STEP4.再次采用如內(nèi)點法在內(nèi)的二次規(guī)劃優(yōu)化算法,可實現(xiàn)支持向量機的回歸。

    圖2 算法設(shè)計流程圖

    3 算法實證

    該項目以實際生產(chǎn)中的球團礦爆裂問題為研究對象。收集的原始數(shù)據(jù)輸入為球團生產(chǎn)的各種生產(chǎn)條件,如硅、鎂的含量、堿度、溫度等,輸出為球團爆裂值。數(shù)據(jù)均經(jīng)過歸一化處理,實驗數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 原始數(shù)據(jù)

    表1續(xù)

    No. InputSi_standardMg_standardR2_standardT_standardt_standardY_standardOutputBurst130.500.501.000.250.750.00520140.500.750.000.501.000.25543150.501.000.250.750.000.50459160.750.000.750.251.000.50371170.750.251.000.500.000.75379180.750.500.000.750.251.00486190.750.750.251.000.500.00501200.751.000.500.000.750.25441211.000.001.000.750.500.25441221.000.250.001.000.750.50508231.000.500.250.001.000.75466241.000.750.500.250.001.00449251.001.000.750.500.250.00447

    以數(shù)據(jù)表中前6列數(shù)據(jù)為自變量輸入,最后1列數(shù)據(jù)為輸出帶入回歸模型中做最小二乘參數(shù)估計,得出回歸方程為

    Y=658.38-114.08X1-52.59X2-109.75X3-37.68X4-7.21X5-25.17X6

    (18)

    運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機相應(yīng)的MATLAB程序,保存網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果。各方法預(yù)測數(shù)據(jù)如下所示。

    表2 預(yù)測結(jié)果與期望相對誤差表

    表2中的誤差(Err)采用的為相對誤差,其計算公式見式(19):

    (19)

    式(19)中xpre表示爆裂次數(shù)預(yù)測結(jié)果,xtar表示爆裂次數(shù)期望結(jié)果。

    運用3種預(yù)測算法的誤差分布情況,由圖3可知:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法產(chǎn)生的誤差最大,平均相對誤差達到11.68%,造成這種現(xiàn)象的原因是訓(xùn)練樣本少,測試樣本中輸入與輸出間的關(guān)系未被全部學(xué)習(xí);多元線性回歸模型產(chǎn)生的誤差次之,平均相對誤差達到7.36%,造成這種現(xiàn)象的原因是樣本輸入與輸出間存在的關(guān)系并不是單純的線性關(guān)系,通過輸入指標(biāo)變量的線性組合無法科學(xué)的揭示輸入與輸出的依賴關(guān)系;支持向量機算法產(chǎn)生的誤差最小,平均相對誤差僅為3.15%,是一種適用于探索小樣本數(shù)據(jù)非線性關(guān)系的預(yù)測算法。

    圖3 3種方法預(yù)測相對誤差圖

    4 結(jié)論

    球團爆裂次數(shù)是評價球團質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo),該指標(biāo)受到原料參數(shù)等因素的影響。構(gòu)建爆裂次數(shù)與原料參數(shù)之間的機理模型極其復(fù)雜,并且存在大量的不確定因素,而應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)方法或智能算法進行預(yù)測可以有效的減輕工作量。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、多元線性回歸模型和支持向量機算法,3種方法的預(yù)測效果比較來看,支持向量機算法在預(yù)測精度方面最優(yōu),該算法值得在各領(lǐng)域的應(yīng)用中推廣。

    [1] 閆洪偉. 基于數(shù)據(jù)的球團礦質(zhì)量預(yù)測模型研究及其應(yīng)用[D].沈陽:東北大學(xué),2010.

    [2] 王惠文,孟潔. 多元線性回歸的預(yù)測建模方法[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報,2007,04:500-504.

    [3] 彭望蜀. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機的股票指數(shù)預(yù)測模型比較[J].南方金融,2013,01:71-72+91.

    [4] 于國強, 張茂省, 王根龍, 等. 支持向量機和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在泥石流平均流速預(yù)測模型中的比較與應(yīng)用[J].水利學(xué)報, 2012 (s2): 105-110.

    [5] 李珺. 基于因子分析的多元線性回歸方法及其在股價預(yù)測中的應(yīng)用[D].南京:南京大學(xué),2014.

    [6] 張曉瑞,方創(chuàng)琳,王振波,等. 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市建成區(qū)面積預(yù)測研究——兼與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性回歸對比分析[J].長江流域 資源與環(huán)境,2013,22,(06):691-697.

    [7] 任丹. 基于多元線性回歸模型的電影票房預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D].廣州:中山大學(xué),2015.

    [8] 黃麗. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法改進及應(yīng)用研究[D].重慶:重慶師范大學(xué),2008.

    [9] 李佟, 李軍. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與馬爾可夫鏈的污水處理廠脫氮效果模擬預(yù)測[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2016, 36(2):576-581.

    [10] 王德明, 王莉, 張廣明. 基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速預(yù)測模型[J].浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版), 2012(5):837-841.

    [11] 楊錫運, 孫寶君, 張新房,等. 基于相似數(shù)據(jù)的支持向量機短期風(fēng)速預(yù)測仿真研究[J]. 中國電機工程學(xué)報, 2012, 32(4):35-41.

    [12] 鮑漪瀾. 基于支持向量機的金融時間序列分析預(yù)測算法研究[D].大連:大連海事大學(xué),2013.

    [13] 張華, 曾杰. 基于支持向量機的風(fēng)速預(yù)測模型研究[J].太陽能學(xué)報, 2010, 31(7):928-932.

    [14] 宋云雪, 張科星, 史永勝. 基于多元線性回歸的發(fā)動機性能參數(shù)預(yù)測[J].航空動力學(xué)報, 2009, 24(2):427-431.

    [15] 徐黎明, 王清, 陳劍平,等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泥石流平均流速預(yù)測[J].吉林大學(xué)學(xué)報, 2013, 43(1):186-191.

    Comparison of SVM, BP Neural Network and Linear Regression

    HAN Yang,LV You, PAN Yu-hang, ZHOU Qi, YANG Ai-min

    (College of Science,North China University of Science and Technology,Tangshan Hebei063210, China)

    SVM; BP neural network; linear regression;regression forecasting

    Support vector machine algorithm is a kind of supervised learning method which uses the optimization theory in the field of data mining, and has strong practicability in forecasting,compare SVM with linear regression and BP neural network,then the algorithm of three algorithms is designed respectively.Use the data of the pellet production as sample,the software program running the corresponding algorithm predicts the data.The prediction results show that the support vector machine is the most accurate in the three algorithms,then obtained that the support vector machine in the data regression prediction has a stronger practicality, a higher value to promote the application.

    2095-2716(2017)02-0104-05

    2016-11-24

    2017-04-01

    國家自然科學(xué)基金項目(51674121);河北省碩士研究生創(chuàng)新資助項目(CXZZSS2017071)。

    TP301.6

    A

    猜你喜歡
    線性向量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    漸近線性Klein-Gordon-Maxwell系統(tǒng)正解的存在性
    向量的分解
    線性回歸方程的求解與應(yīng)用
    聚焦“向量與三角”創(chuàng)新題
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無線通信干擾探究
    電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:42:00
    二階線性微分方程的解法
    向量垂直在解析幾何中的應(yīng)用
    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拉矯機控制模型建立
    重型機械(2016年1期)2016-03-01 03:42:04
    向量五種“變身” 玩轉(zhuǎn)圓錐曲線
    復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于WiFi的室內(nèi)LBS應(yīng)用
    深爱激情五月婷婷| 欧美日本视频| a级毛片免费高清观看在线播放| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 亚洲成人久久爱视频| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 女同久久另类99精品国产91| 国产探花在线观看一区二区| 午夜激情福利司机影院| 春色校园在线视频观看| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 精品久久久久久久久亚洲 | 亚洲熟妇熟女久久| 他把我摸到了高潮在线观看| 亚洲内射少妇av| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产亚洲av嫩草精品影院| 人妻少妇偷人精品九色| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 一区二区三区免费毛片| 97热精品久久久久久| 国产成人aa在线观看| 国产精品伦人一区二区| 欧美高清性xxxxhd video| 精品久久久久久久久久久久久| 国产精品一区二区免费欧美| 色综合色国产| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产视频一区二区在线看| 国产高清视频在线播放一区| 久久精品国产自在天天线| 少妇的逼好多水| 久久香蕉精品热| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 深夜精品福利| 啦啦啦啦在线视频资源| 亚洲无线在线观看| 亚洲电影在线观看av| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 淫秽高清视频在线观看| 精品免费久久久久久久清纯| 精品国产三级普通话版| 黄色女人牲交| 亚洲av免费在线观看| 国产不卡一卡二| 亚洲国产精品合色在线| 免费一级毛片在线播放高清视频| 国产欧美日韩一区二区精品| 久久久久久久午夜电影| 精品人妻1区二区| 99视频精品全部免费 在线| 欧美潮喷喷水| 国产精品久久久久久久久免| 欧美zozozo另类| 色哟哟·www| 我的女老师完整版在线观看| 日日撸夜夜添| 国产成人福利小说| 久久午夜亚洲精品久久| 又爽又黄a免费视频| 韩国av一区二区三区四区| 在线天堂最新版资源| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区 | 好男人在线观看高清免费视频| xxxwww97欧美| av专区在线播放| 亚洲人成网站高清观看| 又粗又爽又猛毛片免费看| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 无人区码免费观看不卡| 成人性生交大片免费视频hd| a级毛片a级免费在线| 不卡一级毛片| 色综合色国产| 国产av麻豆久久久久久久| 淫妇啪啪啪对白视频| 久久99热6这里只有精品| 51国产日韩欧美| 中亚洲国语对白在线视频| 99热只有精品国产| 成人三级黄色视频| 熟女电影av网| 黄色欧美视频在线观看| 亚洲在线自拍视频| 免费av不卡在线播放| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 99热网站在线观看| 久久亚洲真实| 欧美xxxx性猛交bbbb| 夜夜夜夜夜久久久久| 一级av片app| 亚洲国产精品成人综合色| 深夜精品福利| 亚洲成人精品中文字幕电影| 久久香蕉精品热| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 少妇的逼水好多| 人人妻人人看人人澡| 少妇熟女aⅴ在线视频| 欧美+日韩+精品| 又黄又爽又免费观看的视频| 久久香蕉精品热| 亚洲精品亚洲一区二区| 99在线人妻在线中文字幕| 欧美一区二区国产精品久久精品| 久久久精品欧美日韩精品| 午夜免费激情av| 九九爱精品视频在线观看| 国产免费男女视频| 男人舔奶头视频| 少妇被粗大猛烈的视频| 日本五十路高清| 狠狠狠狠99中文字幕| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 嫩草影视91久久| 在线观看av片永久免费下载| 国产爱豆传媒在线观看| h日本视频在线播放| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 美女 人体艺术 gogo| 我要搜黄色片| 男人舔女人下体高潮全视频| 欧美一级a爱片免费观看看| 无人区码免费观看不卡| 亚洲欧美清纯卡通| 最近视频中文字幕2019在线8| 深爱激情五月婷婷| 日韩精品青青久久久久久| 成年女人看的毛片在线观看| 成人特级黄色片久久久久久久| 国产探花极品一区二区| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 亚洲人成网站在线播| 亚洲av不卡在线观看| 老司机午夜福利在线观看视频| 亚洲av电影不卡..在线观看| 色综合婷婷激情| 我的老师免费观看完整版| 久久久久久伊人网av| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 美女 人体艺术 gogo| 亚洲国产精品久久男人天堂| 特大巨黑吊av在线直播| 亚洲成人精品中文字幕电影| 2021天堂中文幕一二区在线观| 国产三级中文精品| ponron亚洲| 国产精品福利在线免费观看| 亚洲国产精品sss在线观看| 少妇被粗大猛烈的视频| 国产91精品成人一区二区三区| 99热网站在线观看| 免费av毛片视频| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 久久国内精品自在自线图片| 日韩av在线大香蕉| 丝袜美腿在线中文| 久久精品综合一区二区三区| 国产黄a三级三级三级人| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 男人狂女人下面高潮的视频| 简卡轻食公司| а√天堂www在线а√下载| 一区二区三区四区激情视频 | 日本a在线网址| 国产主播在线观看一区二区| 人人妻人人澡欧美一区二区| 久久人人精品亚洲av| 欧美又色又爽又黄视频| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 久久精品人妻少妇| 国产一区二区在线观看日韩| 天堂动漫精品| 99在线视频只有这里精品首页| 亚洲男人的天堂狠狠| av在线老鸭窝| av在线蜜桃| 国产精品一区二区三区四区久久| 毛片女人毛片| 亚洲av成人精品一区久久| 国产精品久久久久久久电影| 国产精品人妻久久久影院| 国产亚洲av嫩草精品影院| 国产在视频线在精品| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 精品一区二区免费观看| 真人一进一出gif抽搐免费| 美女被艹到高潮喷水动态| 老熟妇仑乱视频hdxx| 精品久久国产蜜桃| 亚洲一区高清亚洲精品| 老司机深夜福利视频在线观看| 亚洲成人中文字幕在线播放| 99国产精品一区二区蜜桃av| 亚洲图色成人| 不卡一级毛片| 99九九线精品视频在线观看视频| 美女高潮的动态| 日韩国内少妇激情av| 午夜福利欧美成人| 亚洲专区中文字幕在线| 国内揄拍国产精品人妻在线| 毛片女人毛片| 成人一区二区视频在线观看| 国产爱豆传媒在线观看| 免费观看人在逋| 免费看日本二区| 色综合色国产| 国产男人的电影天堂91| 一区二区三区四区激情视频 | 亚洲内射少妇av| 人妻少妇偷人精品九色| 成熟少妇高潮喷水视频| 99视频精品全部免费 在线| 精品乱码久久久久久99久播| 国产视频内射| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 3wmmmm亚洲av在线观看| 在线免费观看不下载黄p国产 | 男插女下体视频免费在线播放| 啪啪无遮挡十八禁网站| 中文字幕熟女人妻在线| 淫妇啪啪啪对白视频| 日本色播在线视频| 99精品久久久久人妻精品| 色5月婷婷丁香| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 欧美丝袜亚洲另类 | 在线观看午夜福利视频| 国产精品不卡视频一区二区| 久久精品影院6| 亚洲人成网站在线播| 大型黄色视频在线免费观看| 日韩高清综合在线| 伦理电影大哥的女人| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产三级中文精品| 亚洲国产色片| av.在线天堂| 欧美日韩乱码在线| 午夜日韩欧美国产| 亚洲内射少妇av| 日本在线视频免费播放| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 久久久国产成人免费| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 亚州av有码| 国产v大片淫在线免费观看| 麻豆久久精品国产亚洲av| 亚洲七黄色美女视频| 免费在线观看日本一区| eeuss影院久久| 99在线视频只有这里精品首页| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 成人美女网站在线观看视频| 国产91精品成人一区二区三区| 国产单亲对白刺激| 亚洲av中文av极速乱 | 日韩欧美国产一区二区入口| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 免费无遮挡裸体视频| 久久久久久久午夜电影| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产精品,欧美在线| 欧美成人免费av一区二区三区| 男女啪啪激烈高潮av片| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲美女搞黄在线观看 | 少妇熟女aⅴ在线视频| 国产 一区精品| 91久久精品国产一区二区成人| 久久精品国产鲁丝片午夜精品 | 啪啪无遮挡十八禁网站| 中文字幕免费在线视频6| 特级一级黄色大片| 午夜福利高清视频| 亚洲熟妇熟女久久| 久久国内精品自在自线图片| 99热这里只有是精品50| 亚洲经典国产精华液单| 亚洲精品一区av在线观看| 俄罗斯特黄特色一大片| bbb黄色大片| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 日本 av在线| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 免费在线观看成人毛片| 国产精品亚洲美女久久久| 欧美日本亚洲视频在线播放| 在线观看美女被高潮喷水网站| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 久久精品国产清高在天天线| a在线观看视频网站| 女人被狂操c到高潮| 国产伦在线观看视频一区| av中文乱码字幕在线| 91久久精品国产一区二区三区| 亚洲人与动物交配视频| 日韩av在线大香蕉| 黄色丝袜av网址大全| 国产伦在线观看视频一区| 国产av在哪里看| 舔av片在线| 很黄的视频免费| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片 | 美女 人体艺术 gogo| 国产精品人妻久久久久久| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 亚洲国产色片| 欧美人与善性xxx| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 极品教师在线免费播放| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 老司机福利观看| 成年版毛片免费区| 亚洲精品粉嫩美女一区| 免费在线观看成人毛片| 九九在线视频观看精品| 露出奶头的视频| 免费搜索国产男女视频| 国产在线男女| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 日韩亚洲欧美综合| 国产亚洲精品av在线| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 淫秽高清视频在线观看| 亚洲久久久久久中文字幕| 精品一区二区三区人妻视频| 国产高清有码在线观看视频| 性欧美人与动物交配| 18+在线观看网站| 免费在线观看影片大全网站| 亚洲精品色激情综合| 日本黄色片子视频| 亚洲专区国产一区二区| 美女黄网站色视频| 午夜爱爱视频在线播放| 欧美激情国产日韩精品一区| 精品国产三级普通话版| 国内精品久久久久久久电影| 国产高清不卡午夜福利| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 亚洲专区中文字幕在线| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 成人精品一区二区免费| 99久久精品热视频| 美女 人体艺术 gogo| 欧美最新免费一区二区三区| a级毛片免费高清观看在线播放| 色尼玛亚洲综合影院| 精品人妻1区二区| 午夜精品在线福利| 少妇熟女aⅴ在线视频| 天堂√8在线中文| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲成人免费电影在线观看| av在线天堂中文字幕| 直男gayav资源| 此物有八面人人有两片| 免费观看人在逋| 日韩欧美在线二视频| 日韩国内少妇激情av| 亚洲成人中文字幕在线播放| 欧美成人性av电影在线观看| 国产久久久一区二区三区| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 啦啦啦啦在线视频资源| 又紧又爽又黄一区二区| 精品午夜福利在线看| 国产精品一区www在线观看 | 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲在线自拍视频| 此物有八面人人有两片| 精品久久久久久久末码| 国产亚洲精品av在线| 99久久中文字幕三级久久日本| 国产精品久久视频播放| 亚洲av免费高清在线观看| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 国产av不卡久久| 真人一进一出gif抽搐免费| 亚洲国产精品合色在线| 俄罗斯特黄特色一大片| 午夜视频国产福利| 日韩欧美三级三区| 中出人妻视频一区二区| 欧美三级亚洲精品| 精品免费久久久久久久清纯| 可以在线观看毛片的网站| 国产精品免费一区二区三区在线| 免费黄网站久久成人精品| www日本黄色视频网| 国产成人av教育| 老熟妇仑乱视频hdxx| 男人和女人高潮做爰伦理| 国内精品一区二区在线观看| 极品教师在线免费播放| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 国产色爽女视频免费观看| 精品一区二区免费观看| 校园春色视频在线观看| 神马国产精品三级电影在线观看| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 黄色配什么色好看| 淫秽高清视频在线观看| 日本一本二区三区精品| 婷婷六月久久综合丁香| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 精品福利观看| 欧美性猛交黑人性爽| 在现免费观看毛片| 久9热在线精品视频| 国产精品电影一区二区三区| 亚洲乱码一区二区免费版| 久久午夜福利片| 免费人成在线观看视频色| 成人三级黄色视频| 成人性生交大片免费视频hd| 欧美激情久久久久久爽电影| 久久久久久久午夜电影| 级片在线观看| 美女免费视频网站| 久久久久性生活片| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 亚洲欧美清纯卡通| 欧美激情久久久久久爽电影| 中文字幕熟女人妻在线| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 久久人人精品亚洲av| 乱系列少妇在线播放| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 18禁在线播放成人免费| 中文字幕久久专区| 国产高清激情床上av| 久久精品国产亚洲网站| 日本免费一区二区三区高清不卡| 一本一本综合久久| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 欧美一区二区国产精品久久精品| 日韩欧美免费精品| 成人一区二区视频在线观看| 久久久久久伊人网av| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| av国产免费在线观看| 麻豆av噜噜一区二区三区| 亚洲专区中文字幕在线| 1024手机看黄色片| av.在线天堂| 国产精华一区二区三区| 永久网站在线| 97热精品久久久久久| 在线观看66精品国产| 两个人视频免费观看高清| 国产精品亚洲美女久久久| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 中文字幕av在线有码专区| 国产精品三级大全| 成人欧美大片| 麻豆国产97在线/欧美| 国产av麻豆久久久久久久| 变态另类丝袜制服| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产精品一及| 午夜久久久久精精品| 免费电影在线观看免费观看| 级片在线观看| 色吧在线观看| 国产精品一区二区免费欧美| 少妇被粗大猛烈的视频| 亚洲精品456在线播放app | 欧美性感艳星| 国产色爽女视频免费观看| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 午夜老司机福利剧场| 看十八女毛片水多多多| 最近中文字幕高清免费大全6 | 精品久久久久久久久亚洲 | 少妇人妻一区二区三区视频| 免费在线观看成人毛片| 久久精品人妻少妇| 精品人妻熟女av久视频| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 色综合色国产| 99国产精品一区二区蜜桃av| 少妇熟女aⅴ在线视频| 亚洲av第一区精品v没综合| 国产亚洲精品av在线| or卡值多少钱| 韩国av一区二区三区四区| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 欧美日韩国产亚洲二区| 欧美一区二区亚洲| 国产伦在线观看视频一区| 亚洲精华国产精华精| 欧美一区二区精品小视频在线| 日本黄色片子视频| 色吧在线观看| 在线观看舔阴道视频| 久久午夜福利片| 中文字幕av成人在线电影| 中出人妻视频一区二区| 天堂动漫精品| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 亚洲av免费高清在线观看| 亚洲美女黄片视频| 国产大屁股一区二区在线视频| 淫秽高清视频在线观看| av天堂中文字幕网| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 男人舔女人下体高潮全视频| 欧美一级a爱片免费观看看| 我要搜黄色片| 久久精品91蜜桃| 麻豆av噜噜一区二区三区| 91麻豆精品激情在线观看国产| 日韩欧美在线乱码| 在线观看午夜福利视频| 男人舔奶头视频| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 欧美一区二区国产精品久久精品| 网址你懂的国产日韩在线| 亚洲成人久久爱视频| 午夜a级毛片| 亚洲三级黄色毛片| 欧美激情在线99| 12—13女人毛片做爰片一| 婷婷丁香在线五月| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 欧美国产日韩亚洲一区| 露出奶头的视频| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 一级黄片播放器| 他把我摸到了高潮在线观看| 欧美日本视频| a在线观看视频网站| 人人妻人人澡欧美一区二区| 九色国产91popny在线| 俄罗斯特黄特色一大片| 亚洲第一区二区三区不卡| 一级av片app| 国产亚洲91精品色在线| 少妇熟女aⅴ在线视频| av女优亚洲男人天堂| 3wmmmm亚洲av在线观看| 日韩一区二区视频免费看| 国产精品久久久久久av不卡| 日韩精品青青久久久久久| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 露出奶头的视频| 国产视频一区二区在线看| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 我的女老师完整版在线观看| 欧美+日韩+精品| 亚洲欧美日韩高清专用| 精华霜和精华液先用哪个| 免费观看精品视频网站| 色播亚洲综合网| 亚洲专区中文字幕在线| 99久久成人亚洲精品观看| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 欧美三级亚洲精品| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲精品粉嫩美女一区| 免费av不卡在线播放| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 内射极品少妇av片p| 日本欧美国产在线视频| 精品久久久久久久久亚洲 | 女人十人毛片免费观看3o分钟| 人妻夜夜爽99麻豆av| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 99视频精品全部免费 在线| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| www日本黄色视频网| 天堂影院成人在线观看| 免费高清视频大片| 91久久精品国产一区二区成人| 真实男女啪啪啪动态图| 亚洲av免费在线观看| 中文字幕高清在线视频| 狠狠狠狠99中文字幕| 久久香蕉精品热| 成人性生交大片免费视频hd| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 国产亚洲欧美98| 男女下面进入的视频免费午夜| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 在线a可以看的网站| 亚洲最大成人手机在线| 国产三级中文精品| 特大巨黑吊av在线直播| 久久久久久久久大av| 黄色欧美视频在线观看| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 亚洲欧美日韩东京热| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 亚洲一区高清亚洲精品| 久久99热这里只有精品18| 联通29元200g的流量卡| 在线观看美女被高潮喷水网站|