• <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 GSA-AGRU 的擠壓機(jī)能耗預(yù)測

    2021-08-20 23:59:15陳銘俊印四華
    機(jī)電工程技術(shù) 2021年11期
    關(guān)鍵詞:注意力機(jī)制擠壓機(jī)

    陳銘俊 印四華

    摘要:在鋁型材的生產(chǎn)過程中,擠壓機(jī)是核心的生產(chǎn)機(jī)器,其能耗占鋁型材生產(chǎn)能耗的60%以上。針對當(dāng)前擠壓機(jī)能耗預(yù)測精度低和預(yù)測速度慢的問題,提出基于引力搜索優(yōu)化的注意力機(jī)制門控循環(huán)單位網(wǎng)絡(luò)模型(GSA-AGRU)用于預(yù)測擠壓機(jī)的能耗,首先構(gòu)建注意力機(jī)制的門控循環(huán)單位網(wǎng)絡(luò)模型(AGRU),然后加入引力搜索算法(GSA)優(yōu)化該網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重,最后得到最優(yōu)的 GSA-AGRU 預(yù)測模型。利用某鋁型材企業(yè)的擠壓機(jī)生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明 GSA-AGRU 模型相比于傳統(tǒng)的 GRU、 LSTM、BP 和 AGRU模型具有更高的預(yù)測精度和更快的預(yù)測速度。

    關(guān)鍵詞:門控循環(huán)單位;能耗預(yù)測;擠壓機(jī);注意力機(jī)制;引力搜索算法

    中圖分類號(hào):TG375文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號(hào):1009-9492(2021)11-0021-05

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    Energy Consumption Prediction of Extruder Based on GSA-AGRU Chen Mingjun1,Yin Sihua2

    (1. School of Computers, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China;

    2. School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)

    Abstract: In the process of aluminum profile production, the extruder is the core production machine, its energy consumption accounts for more than 60% of the aluminum profile production energy consumption. In view of the current low extrusion machine energy consumption prediction precision and slow speed of prediction problem. The concentration mechanism gating cycle unit network model (GSA-AGRU) based on gravity search optimization was proposed to predict the energy consumption of extruder. Firstly, the attention mechanism gated cycle unit network model (AGRU) was constructed, and then the gravity search algorithm (GSA) was added to optimize the weight of the network. Finally, the optimal gsa-agru prediction model was obtained. The experiment was carried out by using the production energy consumption data of an aluminum profile enterprise, the results show that the GSA-AGRU model has higher prediction accuracy and faster prediction speed than the traditional GRU, LSTM, BP and AGRU models.

    Key words: GRU; energy consumption; extruding machine; attention mechanism; GSA

    0 引言

    我國是鋁型材生產(chǎn)、出口和消費(fèi)大國。2017年中國擠壓鋁材產(chǎn)量攀升,達(dá)到了19500 kt/a ,占全球總產(chǎn)量的55%,擁有各種擠壓力的現(xiàn)代化油壓機(jī)約1850臺(tái),約占全球總臺(tái)數(shù)的70%[1]。鋁材生產(chǎn)與消費(fèi)規(guī)模在不斷擴(kuò)大,對鋁型材生產(chǎn)過程的進(jìn)一步分析,已經(jīng)成為促進(jìn)鋁材生產(chǎn)進(jìn)一步發(fā)展的迫切需求。擠壓機(jī)的能耗一直是鋁型材生產(chǎn)企業(yè)高度關(guān)注的問題,而傳統(tǒng)的物理能耗模型和仿真分析是常用的方法。張聰聰[2]通過擠壓機(jī)生產(chǎn)理論計(jì)算得到連續(xù)擠壓工藝參數(shù)與擠壓模具結(jié)構(gòu)參數(shù)的聯(lián)系,設(shè)計(jì)出合理的模具以減少生產(chǎn)能耗成本。蔣攀[3]對擠壓機(jī)的泵控液壓系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)與原系統(tǒng)相比能耗有所降低。

    隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,各種網(wǎng)絡(luò)模型用于工業(yè)能耗預(yù)測中,Zhou B[4]使用長期短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建核心預(yù)測模型,LSTM區(qū)別于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用3個(gè)門和1個(gè)“記憶細(xì)胞”實(shí)現(xiàn)長距離信息傳遞。但是 LSTM深度學(xué)習(xí)模型過于冗余,該模型需要較長的訓(xùn)練時(shí)間,這使得預(yù)測效率相對較低。Cho[5]對這 LSTM進(jìn)行了改進(jìn),提出了 GRU網(wǎng)絡(luò)。He Y[6]使用深度學(xué)習(xí)對銑床和磨床的能耗進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測性能和準(zhǔn)確率有明顯提高。為了提高風(fēng)電的預(yù)測精度,李漢[7]提出了一種改進(jìn)的長期短期記憶(ILSTM)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。郭久俊[8]為了解決目前還原爐能耗預(yù)測精度低和建模困難的問題,在 LSTM 網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上加入Adaboost來優(yōu)化模型參數(shù),提高了預(yù)測模型精度。

    基于以上分析,目前對擠壓機(jī)能耗的研究已經(jīng)有了不少的研究成果,但國內(nèi)外的研究人員大都從熱力學(xué),擠壓機(jī)系統(tǒng)等方面對擠壓機(jī)的能耗進(jìn)行研究,而沒有從預(yù)測的角度進(jìn)行研究,預(yù)測工藝參數(shù)對擠壓機(jī)能耗的影響。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)能源預(yù)測的豐碩成果表明深度學(xué)習(xí)在擠壓機(jī)能耗預(yù)測的可行性,并且擠壓機(jī)生產(chǎn)過程中采集的數(shù)據(jù)具有時(shí)間序列性,所以本文采用 GRU網(wǎng)絡(luò)模型對擠壓機(jī)能耗進(jìn)行預(yù)測,同時(shí)結(jié)合注意力機(jī)制和 GSA對 GRU進(jìn)行優(yōu)化以提高模型預(yù)測精度和速度。

    1 擠壓機(jī)能耗分析

    1.1 擠壓機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析

    本文研究的擠壓機(jī)是華南地區(qū)某大型鋁型材生產(chǎn)企業(yè)型號(hào)為 SY-3600Ton 的臥式擠壓機(jī),其能源消耗來源于電能,基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    鋁型材擠壓機(jī)主要由3部分組成[9],分別為電氣控制系統(tǒng)、機(jī)械系統(tǒng)和液壓系統(tǒng),具體的部件如圖2所示。

    1.2 擠壓機(jī)工作過程能耗分析

    擠壓機(jī)每個(gè)工作周期完成一個(gè)鋁型材工件的擠壓生產(chǎn),不斷重復(fù)單個(gè)周期的機(jī)械運(yùn)動(dòng)達(dá)到成批生產(chǎn)的目的。鋁型材擠壓機(jī)具體工作流程如下。

    (1) 擠壓前,主柱塞及盛錠筒后退直至在盛錠筒與模具之間預(yù)留出送棒位置,送棒機(jī)構(gòu)將鋁棒送至擠壓中心線,盛錠錠筒前進(jìn)并套住鋁棒,同時(shí)對模具、鋁棒和盛錠筒進(jìn)行加熱,直到加熱至預(yù)設(shè)的溫度為止。

    (2) 擠壓中,液壓泵將液壓油壓入主缸驅(qū)動(dòng)擠壓桿,進(jìn)入擠壓過程棒料在擠壓桿的壓力下和模具進(jìn)行強(qiáng)烈擠壓產(chǎn)生塑性變形,從而得到需要的鋁型材產(chǎn)品。

    (3) 擠壓后,主缸液壓卸壓,擠壓桿回到預(yù)設(shè)位置。剪刀機(jī)對擠壓成型的工件進(jìn)行剪裁,把擠壓的最后階段留有的壓余部分切掉。

    以上是一次工序,當(dāng)完成一個(gè)擠壓工序后,就進(jìn)入下一個(gè)工序循環(huán)中。循環(huán)生產(chǎn)中擠壓機(jī)的工作能量來源于電能,其能耗主要由直接影響因素和間接影響因素決定,直接影響因素有擠壓機(jī)工藝、金屬坯料、模具加熱和盛錠筒;間接影響因素有操作人員、環(huán)境、設(shè)備狀況和型材成品。如圖3所示。

    2 模型設(shè)計(jì)

    2.1 GRU概述

    為了解決 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理序列信息的缺陷,1990年,Jeffrey Elman提出了全連接的RNN ,即 Elman網(wǎng)絡(luò)。 RNN 算法是一種專門用于重復(fù)和順序數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有內(nèi)部循環(huán)結(jié)構(gòu)[10]。

    RNN 與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一樣有輸入層、隱藏層和輸出層。RNN 網(wǎng)絡(luò)隱藏層節(jié)點(diǎn)以鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)起來,當(dāng)前節(jié)點(diǎn)可以得到上一節(jié)點(diǎn)的歷史信息,還能獲得更早的節(jié)點(diǎn)傳遞的重要信息,這使得 RNN 具有一定的記憶性,也是與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分開的一個(gè)重要特性。RNN 網(wǎng)絡(luò)的單元結(jié)構(gòu)和展開的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)如圖4所示,其中 h 為隱藏層單元,X 為 h 的輸入, Y 為輸出,u 、v 、w 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值。

    RNN存在梯度消失和梯度爆炸的問題,為了解決該問題,Hochreiter和Schmidhuber[11]于1997年提出了 LSTM。LSTM是RNN 的特殊變體,在傳統(tǒng) RNN 的基礎(chǔ)上增加了3個(gè)門和1個(gè)記憶單元,它具有存儲(chǔ)時(shí)間序列的功能,并且可以通過結(jié)構(gòu)中的單元單元存儲(chǔ),傳輸和處理數(shù)據(jù)流。與 RNN 相比,LSTM可以存儲(chǔ)時(shí)間序列,因?yàn)?LSTM 中的每個(gè)單元都包含基于 S型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的3個(gè)邏輯門,即輸入門、輸出門和遺忘門,可以通過這些邏輯門選擇性地傳遞或處理數(shù)據(jù)。

    GRU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過改進(jìn) LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的,由于 LSTM門控網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜與冗余,所以把 LSTM 中的3個(gè)門縮減到了2個(gè)。GRU通過更新門和重置門對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對性地處理,更新門決定了之前的狀態(tài)信息在當(dāng)前狀態(tài)中的保留程度,其值越大代表之前的狀態(tài)信息保留越多。重置門用來判定是否要結(jié)合當(dāng)前狀態(tài)與之前的信息,其值越小說明忽略的信息越多,模型訓(xùn)練效率得到提高。該模型在數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方面不同于傳統(tǒng)的 LSTM網(wǎng)絡(luò),具有較高預(yù)測效率的 GRU網(wǎng)絡(luò)可以更深入地挖掘輸入的擠壓機(jī)能耗數(shù)據(jù),使得多維時(shí)間序列可以與能耗時(shí)間序列建立非線性關(guān)系。不僅減少了數(shù)據(jù)噪聲的影響,而且提高了整個(gè)模型的預(yù)測效率和準(zhǔn)確性。GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示。

    rt =sigmiod(Wr [ht -1,xt])

    zt =sigmoid(Wz [ht -1,xt])

    =tanh(Wt [rt *ht -1,xt])

    ht =ht -1*(1-zt)+ t *zt

    式中:*為矩陣的逐元素點(diǎn)乘;[]為向量相連;ht為當(dāng)前時(shí)間序列輸出信息;Wr為重置門權(quán)重;Wz為更新門權(quán)重;Wt為候選集權(quán)重;sigmiod和 tanh為激活函數(shù):

    sigmoid(x)=

    tanh(x)=

    2.2 注意力機(jī)制的GRU

    注意力機(jī)制理論的提出是借鑒人類大腦對于多種信息處理時(shí)選擇較為關(guān)鍵的信息給予更多的關(guān)注。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用這種思想可以更合理地分配計(jì)算資源,從大量的信息中對重要的信息進(jìn)行聚焦,減少對不重要信息的計(jì)算,在信息的有效選擇、信息相關(guān)性等方面得到提升。

    注意力的本質(zhì)是加權(quán)求和[12],不同的輸入特征通過計(jì)算出不同的概率來分配注意力,關(guān)鍵的特征會(huì)得到較大的概率值,也就會(huì)被賦予更多的注意,在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的時(shí)候注意力機(jī)制的效果較好。因?yàn)?GRU無法靈活區(qū)分前一時(shí)期哪些時(shí)間數(shù)據(jù)對擠壓機(jī)多目標(biāo)的影響較大,而注意機(jī)制提供了一種關(guān)注重要信息的手段,加強(qiáng)了 GRU在長時(shí)間序列學(xué)習(xí)中特征選擇的能力。因此,使用帶有注意機(jī)制的 GRU算法來預(yù)測擠壓機(jī)的生產(chǎn)能耗,把這個(gè)模型稱為 AGRU模型。其計(jì)算流程如下。

    首先通過多層感知器( MLP )計(jì)算注意力權(quán)值 et′t 。

    et′t = V Ttanh(Ws St′-1+ Whht) (7)

    式中: et′t 為隱含層狀態(tài)ht在時(shí)間 t 時(shí)對時(shí)間 t′輸出影響的注意力權(quán)重; V T 、WS 和Wh為模型權(quán)重;ht為編碼器隱藏層狀態(tài); St′-1為解碼器隱藏層狀態(tài)。

    接著根據(jù)softmax函數(shù)對 et′t 進(jìn)行歸一化,獲得注意力分配概率分布數(shù)值。

    αti =soft max(et′t)=Texp(et′t)

    exp(t′ k)(8)

    所有的權(quán)重和為1也就是αti =1,加權(quán)求和求出context vector:

    ct =α tihi

    ct和解碼器的最終輸出之間有一個(gè)連接。解碼器隱藏層的狀態(tài)可以通過ct進(jìn)行更新,這個(gè)更新過程簡單地表示為:

    St′=GRU(Yt′-1, ct′ , St′-1)(10)

    AGRU模型具體分為:輸入層、隱藏層、注意力層和輸出層,采用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu),如圖6所示。輸入序列為(X1,X2, … ,Xt),隱藏層為(h1, h2, … , ht),每個(gè)輸入 X 到隱藏狀態(tài) h 通過 GRU網(wǎng)絡(luò),在注意力層使用注意力機(jī)制理論計(jì)算得到模型的輸出Yt′。

    2.3 GSA-AGRU模型

    引力搜索算法(GSA)是一種魯棒性高且易于實(shí)現(xiàn)的全局優(yōu)化算法,從前面對 GRU網(wǎng)絡(luò)的描述中可以看出Wr、Wz、Wt是該模型的權(quán)重,通過模型訓(xùn)練確定。傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練方法采用的是隨機(jī)梯度下降算法,但是該算法的其中一個(gè)缺點(diǎn)就是在梯度下降過程中造成預(yù)測精度的降低。為了提高 AGRU 模型的預(yù)測精度,本文采用引力搜索算法(GSA)實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)。AGRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重作為空間中粒子的屬性,輸出誤差被用作目標(biāo)函數(shù)。

    引力搜索算法的基本原理可以概括為:引力存在與各個(gè)粒子之間,引力的大小與粒子的質(zhì)量成正比與粒子距離成反比。粒子靠它們之間的萬有引力在搜索空間內(nèi)不斷運(yùn)動(dòng),當(dāng)粒子移動(dòng)到最優(yōu)位置時(shí),最優(yōu)解便可以求出?,F(xiàn)在假設(shè)空間維為 D ,對象總數(shù)為 N ,第i個(gè)粒子在空間里的位置為:

    xi (t)=(x(t),x(t), … ,x(t))i =1, 2, … , N(11)

    式中: x為第i個(gè)粒子在第 d 維空間的位置;N 為整個(gè)群體粒子數(shù)量。

    粒子的質(zhì)量 mi ( t )公式如下:

    fiti ( t )=f(xi ( t ))i =1, 2, … , N

    best( t )= i∈{i,, N}fiti ( t )

    worst( t )= i∈, N}fiti ( t )

    mi ( t )

    Mi ( t )=(12)

    (13)

    (14)

    (15)

    (16)

    每個(gè)粒子所受引力和加速度按以下公式計(jì)算:

    F(t)=G(t)[x(t)-x(t)]

    Fid (t)=∑rj× F(t)

    a(t)= b((esttt))

    式中: Fid (t)與 a(t)分別為粒子i在 d 維上所受到的力與相應(yīng)加速度;Rij為粒子i與粒子j 之間的歐式距離;rj為[0, 1]之間的隨機(jī)數(shù);ε為一個(gè)與計(jì)算精度相關(guān)的極小數(shù);kbest為包含適應(yīng)值最優(yōu)的K個(gè)粒子的集合,K初始值通常為種群中總粒子數(shù),并且隨著算法的迭代線性減少,最終變?yōu)?;G(t)為萬有引力常數(shù),可由下式計(jì)算得到:

    G(t)=G0e -α

    式中: G 和α為兩個(gè)常數(shù);t 為當(dāng)前群體迭代的次數(shù); T 為算法總的迭代次數(shù)。

    粒子的初始速度為0,在每次迭代中,按照下式更新粒子的速度vi(t)與位置xi(t):

    v ( t +1)=ri × v (t)+a(t)

    x( t +1)=x(t)+v ( t +1)

    式中:t 為當(dāng)前群體迭代的次數(shù);ri為[0, 1]之間的隨機(jī)數(shù)。

    構(gòu)建的 GSA-AGRU如圖7所示。

    基于 GSA 算法優(yōu)化 AGRU 模型參數(shù)具體步驟:

    (1) 使用原始參數(shù)對 AGRU模型進(jìn)行訓(xùn)練;(2)初始化 GSA的粒子速度和位置,選擇AGRU的權(quán)重;(3)計(jì)算適度值,更新粒子;(4)判斷是否達(dá)到終止條件,達(dá)到即可輸出最優(yōu)參數(shù)并保存最優(yōu)參數(shù)的 AGRU ,否則繼續(xù)迭代;(5)把最優(yōu) AGRU模型保存并進(jìn)行測試。對 AGRU模型的改進(jìn)主要是基于 GSA算法優(yōu)化 AGRU模型的權(quán)重。

    3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與模型構(gòu)建

    實(shí)驗(yàn)使用Python 3.7編程語言,系統(tǒng)環(huán)境為 Linux ,計(jì)算機(jī)為 Intel ( R) Core (TM) i5-7300 HQ @2.5 GHz,16 GB RAM ,Windows 1064位系統(tǒng)。GSA-AGRU構(gòu)建步驟如下。

    (1) 查閱擠壓機(jī)生產(chǎn)的相關(guān)資料,獲得擠壓機(jī)工藝中影響能耗的6個(gè)主要參數(shù):擠壓速度、擠壓壓力、擠壓溫度、盛錠筒溫度、坯料溫度、模具溫度。這些參數(shù)被用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,輸出為該參數(shù)下能耗的預(yù)測值,該值為使用的電量。

    (2) GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含5層 GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),第一層還用作模型的輸入層,并輸入通過預(yù)處理獲得的數(shù)據(jù)。經(jīng)過參數(shù)調(diào)整測試后,每層中隱藏神經(jīng)元的數(shù)量分別設(shè)置為48、64、64、32和16。該模型的激活函數(shù)使用 sigmoid和 tanh函數(shù),學(xué)習(xí)率為0.0005。

    (3) 模型訓(xùn)練。建立網(wǎng)絡(luò)后,將選擇 GSA優(yōu)化算法作為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。

    (4) 使用 RMSE和 MAE 對模型的泛化能力和輸出誤差進(jìn)行評估。 RMSE 的值越小模型的泛化能力越強(qiáng),MAE 的值越小模型的預(yù)測準(zhǔn)確性越高。

    RMSE = yi - y

    MAE =(yi - y*i)|

    3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    本文利用某鋁型材企業(yè)的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)為2019年7月1日至2020年7月1日,其中每個(gè)月隨機(jī)抽取5天的數(shù)據(jù)作為測試集,其余部分用作訓(xùn)練的訓(xùn)練集。后臺(tái)系統(tǒng)把每組不同擠壓速度、擠壓壓力、擠壓溫度、盛錠筒溫度、坯料溫度、模具溫度的參數(shù)分別生成工藝編號(hào)。從后臺(tái)導(dǎo)出的加工能耗數(shù)據(jù)如表1所示。

    3.3 結(jié)果分析

    圖8所示為分別采用 GSA-AGRU 與 AGRU 、GRU、LSTM和BP 模型預(yù)測擠壓機(jī)生產(chǎn)能耗的數(shù)據(jù)曲線圖。由圖可知,GSA-AGRU與真實(shí)能耗曲線的擬合度要比其他模型的好,與相近的 AGRU模型相比依舊能表現(xiàn)更高的準(zhǔn)確性。經(jīng)典 BP 、LSTM和 GRU網(wǎng)絡(luò)的擬合效果就沒有那么理想。綜上可知,使用 GSA-AGRU網(wǎng)絡(luò)模型可以降低能耗預(yù)測誤差得到更精準(zhǔn)的擠壓機(jī)能耗預(yù)測值。

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證 GSA-AGRU模型的準(zhǔn)確性和泛化能耗,計(jì)算了5種模型的 RMSE 和 MAE 值,如表2所示。由表可知, GSA-AGRU 模型預(yù)測的均方根誤差為7.8142,平均絕對誤差為 5.669 1,低于其他模型,說明該模型的泛化能力較強(qiáng)且準(zhǔn)確性較高。其中數(shù)據(jù)表明 GSA-AGRU模型優(yōu)于AGRU模型,可見GSA對AGRU進(jìn)行權(quán)重優(yōu)化是有效的。

    深入評估 GSA-AGRU 的訓(xùn)練和預(yù)測效率,將 GSA-AGRU模型與準(zhǔn)確較高的模型LSTM、GRU、AGRU 的訓(xùn)練時(shí)間和預(yù)測時(shí)間進(jìn)行比較分析。如圖9所示,訓(xùn)練模型的耗時(shí)由短到長分別為: GRU、 AGRU、 GSA-AGRU、LSTM,模型復(fù)雜度越大訓(xùn)練時(shí)間越長。預(yù)測時(shí)間中耗時(shí)最短的是GSA-AGRU模型。所以在模型訓(xùn)練時(shí)GSA-AGRU耗時(shí)較多,但是在預(yù)測時(shí)較為快速。

    綜合實(shí)際生產(chǎn)考慮,GSA-AGRU模型十分符合擠壓機(jī)實(shí)際生產(chǎn)需求,該模型的高精度確保了擠壓機(jī)能耗預(yù)測值的準(zhǔn)確性,為選擇合適的工藝參數(shù)提供了有效參考,其次,該模型預(yù)測效率較高,可以提高公司云平臺(tái)的響應(yīng)速度,從而保證在高強(qiáng)度生產(chǎn)時(shí)系統(tǒng)的平穩(wěn)性。

    4 結(jié)束語

    針對擠壓機(jī)生產(chǎn)的能耗預(yù)測精度低、預(yù)測速度慢的問題,提出了一種基于GSA優(yōu)化的注意力機(jī)制GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能耗預(yù)測模型。為了驗(yàn)證GSA-AGRU遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能,使用了與能耗相關(guān)的擠壓機(jī)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練和測試了GSA-GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 BP 4 種模型。實(shí)驗(yàn)表明,所提出的GSA-GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在模型準(zhǔn)確性、泛化能力、預(yù)測速度方面優(yōu)于其他模型,且具有工程應(yīng)用價(jià)值。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 張世忠,王祝堂.渤海灣鋁擠壓工業(yè)[J].輕合金加工技術(shù),2019,47(8):1-10.

    [2] 張聰聰.鋁材連續(xù)擠壓擴(kuò)展變形分析及模具設(shè)計(jì)[D].南寧:廣西大學(xué),2012.

    [3] 蔣攀.擠壓機(jī)液壓系統(tǒng)建模仿真與能耗分析研究[D]. 廣州:廣東工業(yè)大學(xué), 2015.

    [4] Zhou B, Ma X, Luo Y, et al. Wind power prediction based onLSTM networks and nonparametric kernel density estimation[J].IEEE Access, 2019.

    [5] Cho K, Van Merrienboer B, Gulcehre C, et al. Learning PhraseRepresentations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation[J]. Computer Science, 2014.

    [6] He Y, Wu P, Li Y, et al. A generic energy prediction model ofmachine tools using deep learning algorithms[J]. Applied Energy, 2020(275):115402.

    [7] Han L, Jing H, Zhang R, et al. Wind power forecast based on improved Long Short Term Memory Network[J]. Energy, 2019(189):116300.

    [8] 郭久俊.基于LSTM-Adaboost的多晶硅生產(chǎn)的能耗預(yù)測[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2018,35(12):71-75.

    [9] 雷步芳.鋁及鋁合金擠壓工藝及設(shè)備[M].北京:國防工業(yè)出版社,2014.

    [10] Choi D J, Han J H, Park S U , et al. Comparative Study of CNNand RNN for Motor fault Diagnosis Using Deep Learning[C]//2020 IEEE 7th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA), 2020.

    [11] Hochreiter S, Schmidhuber J. Long Short-Term Memory[J].Neural Computation, 1997, 9(8):1735-1780.

    [12] Li W, Qi F, Tang M, et al. Bidirectional LSTM with self-attention mechanism and multi-channel features for sentiment classification[J]. Neurocomputing, 2020(387):63-77.

    作者簡介:

    陳銘?。?993-),男,廣西北海人,碩士研究生,研究領(lǐng)域?yàn)橹悄苤圃臁⒕G色制造。

    印四華(1983-),博士,研究領(lǐng)域?yàn)橹悄苤圃臁⒕G色制造。

    (編輯:王智圣)

    猜你喜歡
    注意力機(jī)制擠壓機(jī)
    重慶新美魚集團(tuán)有8臺(tái)擠壓機(jī)
    炭素電極擠壓機(jī)加熱工藝研究
    擠壓機(jī)前梁結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)
    面向短文本的網(wǎng)絡(luò)輿情話題
    基于自注意力與動(dòng)態(tài)路由的文本建模方法
    基于深度學(xué)習(xí)的問題回答技術(shù)研究
    基于LSTM?Attention神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本特征提取方法
    基于注意力機(jī)制的雙向LSTM模型在中文商品評論情感分類中的研究
    軟件工程(2017年11期)2018-01-05 08:06:09
    InsunKBQA:一個(gè)基于知識(shí)庫的問答系統(tǒng)
    4300噸擠壓機(jī)牌坊安裝
    精品欧美国产一区二区三| 黄片小视频在线播放| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 久久精品国产综合久久久| 成人亚洲精品av一区二区| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 在线免费观看的www视频| 成人av一区二区三区在线看| 久久久久久久久中文| 三级毛片av免费| 91在线精品国自产拍蜜月 | 嫩草影院精品99| 搡老岳熟女国产| 亚洲专区国产一区二区| 怎么达到女性高潮| 国产视频内射| 色播亚洲综合网| 亚洲精品色激情综合| 国内精品美女久久久久久| 色综合婷婷激情| 欧美极品一区二区三区四区| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产av不卡久久| 久久国产乱子伦精品免费另类| 波野结衣二区三区在线 | 两个人看的免费小视频| 亚洲欧美精品综合久久99| 99久国产av精品| 成年女人毛片免费观看观看9| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产黄a三级三级三级人| 欧美三级亚洲精品| 成人国产综合亚洲| 午夜久久久久精精品| 亚洲最大成人手机在线| 最近视频中文字幕2019在线8| 男女下面进入的视频免费午夜| 日本黄色视频三级网站网址| 成人欧美大片| 人妻久久中文字幕网| 亚洲欧美日韩高清专用| 日本免费a在线| 国产精品久久久人人做人人爽| 91字幕亚洲| 黄色成人免费大全| 99久久精品一区二区三区| 亚洲avbb在线观看| 成人av在线播放网站| 国产真实伦视频高清在线观看 | 成年女人永久免费观看视频| 免费电影在线观看免费观看| 国产精品,欧美在线| 亚洲18禁久久av| 岛国视频午夜一区免费看| 精品电影一区二区在线| 网址你懂的国产日韩在线| 老司机深夜福利视频在线观看| 亚洲一区二区三区不卡视频| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 51国产日韩欧美| 成人午夜高清在线视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 国产真人三级小视频在线观看| 12—13女人毛片做爰片一| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 日韩大尺度精品在线看网址| 国产单亲对白刺激| 久久久国产成人免费| 亚洲精华国产精华精| 舔av片在线| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 国产国拍精品亚洲av在线观看 | 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 18禁在线播放成人免费| 97超视频在线观看视频| 久久人人精品亚洲av| 波多野结衣高清无吗| 国产精品影院久久| av天堂中文字幕网| 少妇的逼水好多| 国产色爽女视频免费观看| 狂野欧美激情性xxxx| 亚洲最大成人手机在线| 51午夜福利影视在线观看| 99在线人妻在线中文字幕| 男人舔女人下体高潮全视频| 好男人电影高清在线观看| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产伦在线观看视频一区| 国产成人av激情在线播放| 色综合欧美亚洲国产小说| 亚洲国产色片| 最近最新免费中文字幕在线| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| av中文乱码字幕在线| 老汉色∧v一级毛片| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 欧美乱码精品一区二区三区| 午夜免费男女啪啪视频观看 | 午夜久久久久精精品| 国产美女午夜福利| 久久午夜亚洲精品久久| 久久久久九九精品影院| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 我要搜黄色片| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 欧美黑人欧美精品刺激| 在线视频色国产色| 久久久久久九九精品二区国产| 成人特级黄色片久久久久久久| 国产毛片a区久久久久| 18+在线观看网站| 脱女人内裤的视频| 制服人妻中文乱码| 99热这里只有精品一区| 女人被狂操c到高潮| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 日韩欧美精品免费久久 | 久久久久久大精品| 国产高清视频在线观看网站| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 日韩成人在线观看一区二区三区| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 国产高清视频在线播放一区| 一级黄色大片毛片| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 国内精品美女久久久久久| 国产男靠女视频免费网站| 精品国产三级普通话版| 91av网一区二区| 亚洲国产精品999在线| 久久久久久九九精品二区国产| 少妇人妻一区二区三区视频| 波多野结衣高清无吗| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 小说图片视频综合网站| 老司机在亚洲福利影院| 国产成+人综合+亚洲专区| www.熟女人妻精品国产| 午夜免费激情av| 久久久久九九精品影院| av女优亚洲男人天堂| 毛片女人毛片| 欧美日韩一级在线毛片| 欧美极品一区二区三区四区| 国产在线精品亚洲第一网站| 一级毛片女人18水好多| 淫妇啪啪啪对白视频| 国产精品永久免费网站| 欧美国产日韩亚洲一区| netflix在线观看网站| 婷婷精品国产亚洲av| 日韩欧美国产一区二区入口| 国产成人系列免费观看| 99精品欧美一区二区三区四区| 欧美性感艳星| 69人妻影院| 中亚洲国语对白在线视频| 午夜精品久久久久久毛片777| 欧美性猛交黑人性爽| 丰满乱子伦码专区| 日韩欧美免费精品| 亚洲五月天丁香| 国产69精品久久久久777片| 婷婷丁香在线五月| 国产精品电影一区二区三区| 精品福利观看| av中文乱码字幕在线| 免费电影在线观看免费观看| 麻豆国产97在线/欧美| 天堂√8在线中文| 日本免费a在线| 高清毛片免费观看视频网站| 国产成人av教育| 天堂影院成人在线观看| 又黄又粗又硬又大视频| 免费av不卡在线播放| 1000部很黄的大片| 国产精品久久久人人做人人爽| 天堂动漫精品| 国产黄色小视频在线观看| 国产欧美日韩一区二区精品| 国产久久久一区二区三区| 国产探花极品一区二区| 国产高清视频在线播放一区| 1000部很黄的大片| 男女下面进入的视频免费午夜| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产亚洲精品久久久com| 亚洲av电影不卡..在线观看| 91九色精品人成在线观看| av天堂中文字幕网| 波多野结衣高清无吗| АⅤ资源中文在线天堂| 亚洲精品影视一区二区三区av| 两人在一起打扑克的视频| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 久久伊人香网站| 成人欧美大片| 99久久99久久久精品蜜桃| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 国产精品98久久久久久宅男小说| 亚洲真实伦在线观看| 免费高清视频大片| 18禁在线播放成人免费| 欧美zozozo另类| 午夜福利视频1000在线观看| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 美女高潮的动态| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 一级毛片女人18水好多| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 婷婷亚洲欧美| 国产极品精品免费视频能看的| 午夜福利高清视频| 搡老岳熟女国产| 久久香蕉国产精品| 欧美一区二区国产精品久久精品| 欧美激情在线99| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| a级一级毛片免费在线观看| 亚洲精品在线美女| 色吧在线观看| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 欧美日韩乱码在线| 久久久久九九精品影院| 特大巨黑吊av在线直播| 日韩大尺度精品在线看网址| 免费av不卡在线播放| 丁香欧美五月| 天天添夜夜摸| 在线观看免费午夜福利视频| 日韩欧美在线二视频| 成人精品一区二区免费| 亚洲 国产 在线| 亚洲精品色激情综合| 51午夜福利影视在线观看| 一级黄片播放器| 丁香六月欧美| 欧美三级亚洲精品| 亚洲国产精品999在线| 天天添夜夜摸| 国产日本99.免费观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 日韩精品中文字幕看吧| 久久精品人妻少妇| 天堂√8在线中文| 超碰av人人做人人爽久久 | 操出白浆在线播放| 亚洲不卡免费看| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 一本综合久久免费| 亚洲国产精品999在线| 亚洲性夜色夜夜综合| 精品一区二区三区视频在线 | 亚洲国产高清在线一区二区三| 久久这里只有精品中国| 色精品久久人妻99蜜桃| 成年免费大片在线观看| 国产精品电影一区二区三区| 国产精品国产高清国产av| 成人国产一区最新在线观看| 免费高清视频大片| 最后的刺客免费高清国语| 少妇人妻精品综合一区二区 | 12—13女人毛片做爰片一| 一二三四社区在线视频社区8| 精品久久久久久久末码| 久久久久性生活片| 性色avwww在线观看| 三级毛片av免费| av黄色大香蕉| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 免费看光身美女| 成人av一区二区三区在线看| 午夜福利欧美成人| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 丝袜美腿在线中文| 精品无人区乱码1区二区| 中文在线观看免费www的网站| 在线国产一区二区在线| 中文亚洲av片在线观看爽| 日本与韩国留学比较| 波多野结衣高清作品| 色播亚洲综合网| 很黄的视频免费| 久久久久久久亚洲中文字幕 | 久久久久免费精品人妻一区二区| 成人特级黄色片久久久久久久| 日韩成人在线观看一区二区三区| 十八禁网站免费在线| 亚洲av熟女| 国产v大片淫在线免费观看| 18+在线观看网站| 成年女人看的毛片在线观看| 国产私拍福利视频在线观看| 俺也久久电影网| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲一区二区三区色噜噜| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 亚洲国产精品成人综合色| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 国产色爽女视频免费观看| 欧美不卡视频在线免费观看| 欧美日本亚洲视频在线播放| 麻豆国产97在线/欧美| 亚洲av免费高清在线观看| 一本精品99久久精品77| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| av中文乱码字幕在线| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 男人和女人高潮做爰伦理| 国产色婷婷99| 12—13女人毛片做爰片一| 国产精品日韩av在线免费观看| 日韩有码中文字幕| 看免费av毛片| 欧美日韩黄片免| 少妇的逼好多水| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 99精品在免费线老司机午夜| 我的老师免费观看完整版| 国产欧美日韩精品亚洲av| 美女 人体艺术 gogo| 9191精品国产免费久久| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 精品久久久久久久末码| 国产成人av教育| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 麻豆成人av在线观看| 亚洲精品成人久久久久久| av在线天堂中文字幕| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 中文字幕久久专区| 精品国产亚洲在线| 香蕉av资源在线| 嫩草影院入口| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 一二三四社区在线视频社区8| 亚洲精品久久国产高清桃花| 亚洲不卡免费看| 国产精品乱码一区二三区的特点| 日韩成人在线观看一区二区三区| 成人午夜高清在线视频| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产高清视频在线观看网站| 久久精品91无色码中文字幕| 99久国产av精品| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 97碰自拍视频| 91在线精品国自产拍蜜月 | 久久精品91蜜桃| 国产高清激情床上av| 91久久精品国产一区二区成人 | 在线国产一区二区在线| 大型黄色视频在线免费观看| 国产成人福利小说| 国产淫片久久久久久久久 | 久久久久国内视频| 黄色丝袜av网址大全| 在线观看免费午夜福利视频| 午夜精品一区二区三区免费看| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 99久久精品热视频| 欧美黑人巨大hd| 国产久久久一区二区三区| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲av免费在线观看| 午夜福利在线观看吧| 国产色爽女视频免费观看| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 成人亚洲精品av一区二区| 一区二区三区激情视频| 黄片小视频在线播放| 中国美女看黄片| 亚洲不卡免费看| 1000部很黄的大片| or卡值多少钱| 亚洲精品456在线播放app | 18禁在线播放成人免费| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 99久久精品一区二区三区| 国产乱人视频| 精品久久久久久久毛片微露脸| 51国产日韩欧美| 亚洲成av人片在线播放无| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 欧美一区二区亚洲| 中出人妻视频一区二区| 国产精品乱码一区二三区的特点| 国产一区二区在线观看日韩 | 欧美色欧美亚洲另类二区| 亚洲一区二区三区不卡视频| 亚洲国产精品999在线| 最近最新中文字幕大全免费视频| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 欧美激情在线99| 国产久久久一区二区三区| 欧美区成人在线视频| 深夜精品福利| 在线观看免费午夜福利视频| 午夜视频国产福利| 2021天堂中文幕一二区在线观| 男女之事视频高清在线观看| 内地一区二区视频在线| 九九在线视频观看精品| 床上黄色一级片| 在线播放国产精品三级| 亚洲精品在线观看二区| 午夜福利在线观看吧| 真人做人爱边吃奶动态| 久久这里只有精品中国| 亚洲国产色片| 久久久久久久久中文| 欧美又色又爽又黄视频| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 亚洲欧美一区二区三区黑人| svipshipincom国产片| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 十八禁网站免费在线| 国产成人av教育| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 少妇丰满av| 午夜福利视频1000在线观看| 一区二区三区国产精品乱码| 啦啦啦免费观看视频1| 亚洲内射少妇av| 女人被狂操c到高潮| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 偷拍熟女少妇极品色| 亚洲av成人精品一区久久| 美女免费视频网站| 国产精品 国内视频| 观看免费一级毛片| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 性色av乱码一区二区三区2| 精品久久久久久久久久免费视频| 国产真实伦视频高清在线观看 | 国产熟女xx| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 久久久色成人| 91九色精品人成在线观看| 少妇的丰满在线观看| 色老头精品视频在线观看| 黄片小视频在线播放| 午夜激情欧美在线| 少妇高潮的动态图| 国产欧美日韩精品亚洲av| 中出人妻视频一区二区| 日本黄色视频三级网站网址| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲在线观看片| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 三级毛片av免费| 亚洲中文字幕日韩| 成人午夜高清在线视频| 丁香六月欧美| av欧美777| 可以在线观看的亚洲视频| 色老头精品视频在线观看| 欧美黑人欧美精品刺激| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 91字幕亚洲| 黄片大片在线免费观看| 91九色精品人成在线观看| 亚洲激情在线av| aaaaa片日本免费| 亚洲专区国产一区二区| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 日本黄色视频三级网站网址| 黄色视频,在线免费观看| svipshipincom国产片| 嫩草影视91久久| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 看黄色毛片网站| 亚洲美女视频黄频| 三级毛片av免费| av天堂中文字幕网| 天天添夜夜摸| 国产色爽女视频免费观看| 久久国产乱子伦精品免费另类| 日本一二三区视频观看| 床上黄色一级片| 国产成人欧美在线观看| 欧美日韩黄片免| 岛国在线免费视频观看| 国内精品久久久久精免费| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 精品熟女少妇八av免费久了| 激情在线观看视频在线高清| 久久久久久国产a免费观看| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 精品人妻1区二区| 一本一本综合久久| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 麻豆国产97在线/欧美| 亚洲人成网站高清观看| 草草在线视频免费看| 欧美中文日本在线观看视频| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 午夜福利视频1000在线观看| 国产精品久久久久久久电影 | 国产精品一区二区免费欧美| 男人舔女人下体高潮全视频| 国产成人欧美在线观看| 男人舔奶头视频| 高清毛片免费观看视频网站| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产一区二区激情短视频| 国产在视频线在精品| 国产野战对白在线观看| 在线观看免费午夜福利视频| 国内精品美女久久久久久| 最近最新免费中文字幕在线| 亚洲成av人片在线播放无| 长腿黑丝高跟| 高清在线国产一区| 国产真实伦视频高清在线观看 | 国产视频一区二区在线看| 搡老妇女老女人老熟妇| 美女被艹到高潮喷水动态| 一进一出好大好爽视频| 国产精品久久久久久久久免 | 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 久久人妻av系列| 日本 av在线| 最新在线观看一区二区三区| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 少妇人妻精品综合一区二区 | 99在线人妻在线中文字幕| 精品久久久久久成人av| 一级a爱片免费观看的视频| 又爽又黄无遮挡网站| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 午夜激情福利司机影院| 国产免费一级a男人的天堂| 最近最新免费中文字幕在线| 又黄又粗又硬又大视频| 色综合站精品国产| 黑人欧美特级aaaaaa片| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 狂野欧美激情性xxxx| 欧美又色又爽又黄视频| 精品一区二区三区视频在线 | 精品免费久久久久久久清纯| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 长腿黑丝高跟| 国产精品一区二区免费欧美| 婷婷六月久久综合丁香| 性欧美人与动物交配| 又粗又爽又猛毛片免费看| 日韩亚洲欧美综合| 亚洲电影在线观看av| 欧美成人一区二区免费高清观看| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 超碰av人人做人人爽久久 | 色哟哟哟哟哟哟| 十八禁人妻一区二区| av福利片在线观看| 色播亚洲综合网| 婷婷亚洲欧美| 国产高清有码在线观看视频| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产欧美日韩精品一区二区| 日本精品一区二区三区蜜桃| 日韩欧美国产在线观看| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 婷婷丁香在线五月| 最新中文字幕久久久久| 亚洲久久久久久中文字幕| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 香蕉av资源在线| 日本一本二区三区精品| 十八禁网站免费在线| 免费人成在线观看视频色| 免费高清视频大片| 国产精品一区二区免费欧美| 久久精品国产清高在天天线| svipshipincom国产片| 99久久精品热视频| 国产在线精品亚洲第一网站| 波多野结衣高清作品| 国产欧美日韩精品一区二区| 丰满乱子伦码专区| 免费av观看视频| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲午夜理论影院| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 在线观看舔阴道视频| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 国产亚洲精品综合一区在线观看| a级毛片a级免费在线| 亚洲成av人片在线播放无| 黄色视频,在线免费观看| 91九色精品人成在线观看| 99国产综合亚洲精品| 国产亚洲精品一区二区www| 亚洲av电影在线进入| 国产熟女xx| 69人妻影院| 网址你懂的国产日韩在线| 18美女黄网站色大片免费观看| 欧美区成人在线视频|