• <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 ?

    考慮周期性的城市道路車流量預(yù)測模型

    2022-11-17 08:32:56李鵬程
    關(guān)鍵詞:序列圖優(yōu)度車流量

    李鵬程

    (中遠(yuǎn)海運科技股份有限公司,上海 200135)

    0 引 言

    城市道路車流量預(yù)測是交通領(lǐng)域的研究熱點之一。準(zhǔn)確預(yù)測車流量,能使交通管理部門提前對未來的交通運行狀況做出判斷,在制訂交通管控和誘導(dǎo)預(yù)案時具有可靠的數(shù)據(jù)支撐,最終達(dá)到緩解交通擁堵、節(jié)約出行時間和提高出行效率的目的。有效解決交通擁堵問題有助于減少交通事故、環(huán)境污染和能源浪費,因此對車流量進(jìn)行預(yù)測具有重要的現(xiàn)實意義。已有很多學(xué)者采用不同方法捕捉車流量規(guī)律,建立預(yù)測、分析模型,其中差分自回歸移動平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型是比較基礎(chǔ)、常用的模型,廣泛應(yīng)用于車流量等時間序列數(shù)據(jù)的分析中。然而,ARIMA模型在分析歷史車流量規(guī)律時忽略了周期性因素。所謂周期性,是指流量在特定時期(年、季度、月、周和節(jié)假日等)內(nèi)表現(xiàn)出相似的變化趨勢或具有相當(dāng)?shù)乃健?/p>

    目前,研究人員[1-4]已在船舶交通流量、空中交通流量、軌道交通客流量和交通樞紐客流量等領(lǐng)域建立多種考慮季節(jié)性和周期性因素的模型。在道路交通流量預(yù)測方面,很多研究都表明,考慮過去一定周期內(nèi)的變化規(guī)律的模型能更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的車流量。祁偉等[5]認(rèn)為交通流數(shù)據(jù)存在很強(qiáng)的周期性,采用考慮季節(jié)性的ARIMA模型能得到很好的預(yù)測效果;張建晉等[6]指出城市交通流量數(shù)據(jù)具有較為明顯的以天或周為周期的統(tǒng)計學(xué)特征;孫湘海等[7]通過研究發(fā)現(xiàn),考慮日周期性和周周期性的模型預(yù)測城市道路短期交通流量的能力最強(qiáng),且不同周內(nèi)的交通流變化具有相似性,若沒有特殊事件的影響,每周相應(yīng)日的流量存在共性。然而,在這些研究中:文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[7]只是將模型應(yīng)用于稀疏交通流的預(yù)測中,未對其在常規(guī)車流量預(yù)測中的適用性進(jìn)行研究;文獻(xiàn)[6]建立的模型較為復(fù)雜,對預(yù)測結(jié)果解釋的能力有待提升。本文考慮對常用的ARIMA模型進(jìn)行優(yōu)化,將其應(yīng)用于日常的車流量預(yù)測中。建立考慮周周期性(周期為7 d)的ARIMA模型,分析周期性規(guī)律對車流量預(yù)測效果的影響。

    本文提出的方法除了能用來預(yù)測城市車流量以外,還能應(yīng)用于數(shù)據(jù)存在相似規(guī)律的其他業(yè)務(wù)中。目前已依托某城市公路管養(yǎng)平臺積累大量養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù),若本文提出的模型經(jīng)驗證有效,可直接將其應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中,比如預(yù)測道路養(yǎng)護(hù)投訴量等。

    1 數(shù)據(jù)來源及建模流程

    1.1 數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計分析

    本文建模所用車流量數(shù)據(jù)來源于廣東省政府的開放平臺。以某條城市道路的車流量日統(tǒng)計數(shù)據(jù)為例建立ARIMA模型,驗證考慮周周期性的模型具有更好的車流量預(yù)測效果。由于ARIMA模型要求原始數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性,且本文還將研究車流量的周周期性,因此對車流量數(shù)據(jù)有一定的要求??紤]到數(shù)據(jù)缺失值較多時無法用于建模,加上開放平臺的數(shù)據(jù)具有延遲性,本文選用某年10月至次年4月的車流量數(shù)據(jù)(共27個完整周期(1個周期7 d),193條連續(xù)日期的數(shù)據(jù))進(jìn)行分析,無缺失值。對原始車流量數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析,結(jié)果見表1。從表1中可看出:10月份的車流量最大,平均日車流量為5 728輛;4月份的車流量最小,平均日車流量為1 819輛。日車流量最大為15 166輛,最小為379輛;月度車流量呈不平穩(wěn)變化規(guī)律。

    表1 原始車流量描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

    1.2 ARIMA模型構(gòu)建流程

    ARIMA模型由自回歸(Autoregressive,AR)模型和移動平均(Moving Average,MA)模型2部分組成。

    1)AR模型利用歷史車流量預(yù)測當(dāng)前的值yt(t為時間,d),p階自回歸模型AR(p)代表yt的值與之前的p個值有關(guān),表達(dá)式[8]為

    yt=α0+α1yt-1+α2yt-2+…+αpyt-p+εt

    (1)

    式(1)中:α0為常數(shù);εt為誤差項;α1,α2,…,αp為回歸系數(shù)。

    2)MA模型表示車流量與其誤差項之間的線性關(guān)系,q階移動平均模型MA(q)代表yt與誤差的回歸,表達(dá)式[8]為

    yt=β0+εt-β1εt-1-β2εt-2-…-βqεt-q

    (2)

    式(2)中:β0為常數(shù);β1,β2,…,βq為回歸系數(shù)。

    因此,ARIMA模型的表達(dá)式[8]可表示為

    yt=γ0+α1yt-1+α2yt-2+…+αpyt-p+εt-β1εt-1-β2εt-2-…-βqεt-q

    (3)

    式(3)中:γ0為常數(shù)。

    ARIMA模型構(gòu)建步驟見圖1。在建立ARIMA模型時,要求時間序列是平穩(wěn)的。所謂平穩(wěn),是指所有車流量值都圍繞某一水平直線上下波動。然而,大多數(shù)時間序列數(shù)據(jù)都是不平穩(wěn)的,因此要先對原始車流量數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。平穩(wěn)性檢驗的方法主要有序列圖和自相關(guān)圖等[9]。若原始車流量數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù),則需對其進(jìn)行差分。差分是使時間序列平穩(wěn)化的常用方法,用后值減去前值,以消除前后數(shù)據(jù)之間的依賴性[10]。進(jìn)行差分的次數(shù)d稱為階數(shù),由于每次差分都會引起信息損失,差分值次數(shù)一般不超過2次[11]。

    圖1 ARIMA模型構(gòu)建步驟

    將原始車流量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)之后,需通過自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖中的拖尾步數(shù),大致確定ARIMA(p,d,q)模型中p和q的值,該過程即為模型定階過程。

    此后,進(jìn)行參數(shù)估計和檢驗,其中檢驗主要是進(jìn)行白噪聲檢驗,根據(jù)楊-博克斯Q檢驗結(jié)果的顯著性,判斷殘差是否屬于白噪聲序列。當(dāng)顯著性大于0.05時,認(rèn)為模型提取的信息比較充分,可接受。此外,還要根據(jù)p和q取不同的值時ARIMA(p,d,q)模型的擬合指標(biāo),確定使模型最優(yōu)的p和q的值,即確定最優(yōu)模型。

    對于不同的模型,主要根據(jù)以下2個指標(biāo)選擇最優(yōu)模型:

    1)平穩(wěn)R方。R方為原始車流量數(shù)據(jù)的模型決定系數(shù),其取值范圍為小于等于1,取值越大,代表模型的擬合優(yōu)度越好。平穩(wěn)R方的取值范圍與普通R方完全相同,但其是采用模型的平穩(wěn)部分進(jìn)行計算的,當(dāng)原始車流量數(shù)據(jù)具有周期性波動特征時,該指標(biāo)優(yōu)于普通R方。

    2)正態(tài)化BIC。正態(tài)化BIC是基于均方誤差的分?jǐn)?shù),考慮罰分和序列長度,其值越小,代表模型越好。

    2 ARIMA模型構(gòu)建

    本文采用SPSS 26.0軟件繪制車流量序列圖、自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖,并進(jìn)行建模預(yù)測等,車流量序列圖見圖2。

    圖2 車流量序列圖

    由圖2可知,原始車流量數(shù)據(jù)呈上下波動,且大致在每周都有1個車流量高峰日,可能存在周周期性特征,不滿足ARIMA模型的平穩(wěn)性要求,因此需先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理。進(jìn)行1次差分處理之后,車流量序列去除了長期趨勢,圍繞均值上下波動,認(rèn)為序列達(dá)到了平穩(wěn)要求,可確定差分次數(shù)d=1,繼續(xù)進(jìn)行ARIMA(p,1,q)模型構(gòu)建。圖3為1階差分之后的車流量序列圖。

    圖3 1階差分之后的車流量序列圖

    根據(jù)自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖(見圖4)確定ARIMA(p,1,q)模型中p和q的值。由圖4可知:在偏自相關(guān)圖中,在1階時超出置信區(qū)間,1階拖尾,可確定p=1;在自相關(guān)圖中同樣如此,可確定q=1。由此,可建立ARIMA(1,1,1)模型。

    a)自相關(guān)圖

    利用SPSS軟件的時間序列預(yù)測模塊,選擇車流量作為因變量,建立ARIMA(1,1,1)模型并進(jìn)行參數(shù)估計,得到一系列模型擬合指標(biāo),見圖5。由圖5可知,模型ARIMA(1,1,1)的擬合優(yōu)度較差,僅為0.198,且楊-博克斯Q檢驗顯著性為0.014,小于0.050,說明建立的ARIMA模型未通過白噪聲檢驗,模型中還忽略了有用的信息。根據(jù)各種車流量預(yù)測研究中對周期性和季節(jié)性的總結(jié),本文認(rèn)為該ARIMA模型的擬合優(yōu)度較差,可在模型中考慮周周期性對車流量的影響,建立新的ARIMA模型。

    3 考慮周期性的ARIMA模型構(gòu)建

    下面在上述ARIMA(1,1,1)模型的基礎(chǔ)上考慮周期性因素,建立ARIMA(1,1,1)(P,D,Q)S模型,其中S為周期。由于考慮的是周周期性的影響,因此S=7。ARIMA(1,1,1)(P,D,Q)7的建模流程與ARIMA(1,1,1)相同,需先確定差分次數(shù)D,再確定P和Q,最后進(jìn)行建模和白噪聲檢驗。圖6為1階季節(jié)性差分后的車流量序列圖。由圖6可知,進(jìn)行1次季節(jié)性差分處理之后,序列圍繞0值波動,D=1。

    圖6 1階季節(jié)性差分后的車流量序列圖

    利用SPSS 26.0軟件得到經(jīng)過1次差分和1次季節(jié)性差分處理之后的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖,見圖7。通過觀察發(fā)現(xiàn),P和Q均不超過3[7]。依次建立P=0,1,2,3和Q=0,1,2,3的ARIMA(1,1,1)(P,1,Q)7模型,比較各模型的擬合優(yōu)度、正態(tài)化BIC和楊-博克斯Q檢驗結(jié)果,選出最優(yōu)模型。建立的5個ARIMA(1,1,1)(P,1,Q)7模型指標(biāo)擬合結(jié)果見圖8。

    a)自相關(guān)圖

    e)ARIMA(1,1,1)(1,1,1)7模型

    由圖8可知:ARIMA(1,1,1)(0,1,1)7、ARIMA(1,1,1)(0,1,2)7、ARIMA(1,1,1)(1,1,2)7和ARIMA(1,1,1)(2,1,1)7等4個模型的擬合優(yōu)度較好,分別達(dá)到了0.567、0.572、0.574和0.573,但這4個模型的楊-博克斯Q檢驗結(jié)果的顯著性分別為0.044、0.049、0.044和0.045,均小于0.050,說明這4個模型都未通過白噪聲檢驗,建立的模型不夠好。通過比較,最終選定擬合優(yōu)度和楊-博克斯Q檢驗結(jié)果顯著性均較好的ARIMA(1,1,1)(1,1,1)7模型為最優(yōu)模型。該模型的擬合優(yōu)度平穩(wěn)R方達(dá)到了0.573,相比之前的模型有很大的提高;楊-博克斯Q檢驗結(jié)果的顯著性為0.056,大于0.050,說明該模型通過了白噪聲檢驗。考慮周期性特征的ARIMA(1,1,1)(1,1,1)7模型明顯優(yōu)于ARIMA(1,1,1)模型。

    最后,利用建立的ARIMA(1,1,1)(1,1,1)7模型對4月23日—4月26日的車流量進(jìn)行預(yù)測,并將所得結(jié)果與實際車流量相對比。ARIMA(1,1,1)(1,1,1)7模型車流量預(yù)測結(jié)果見圖9。從圖9中可看出,預(yù)測車流量與實際車流量的整體變化趨勢大致相同,在預(yù)測的4 d中,除了4月25日的預(yù)測效果與實際有較大差距,另外3 d的預(yù)測結(jié)果良好。這說明該模型適合預(yù)測較短天數(shù)內(nèi)(即前2 d)的車流量,預(yù)測天數(shù)變長時預(yù)測效果會變差。結(jié)合擬合優(yōu)度平穩(wěn)R方達(dá)到了0.573的較高水平,認(rèn)為建立的ARIMA(1,1,1)(1,1,1)7模型較好。

    圖9 ARIMA(1,1,1)(1,1,1)7模型車流量預(yù)測結(jié)果

    4 結(jié) 語

    本文建立了考慮周期性的ARIMA(1,1,1)(1,1,1)7模型,得出的擬合優(yōu)度相比原始的ARIMA模型有很大提升。因此,在進(jìn)行車流量預(yù)測過程中,不能忽略可能存在的周期性或季節(jié)性特征的影響。但是,本文建模采用的數(shù)據(jù)量較小,模型包含的車流量影響因素單一,后續(xù)可嘗試建立考慮不同輸入變量的ARIMA模型,以不斷提高模型的預(yù)測精度。此外,本文驗證了提出的考慮周期性的車流量預(yù)測模型在城市車流量預(yù)測方面的有效性,當(dāng)?shù)缆饭莛B(yǎng)、養(yǎng)護(hù)等業(yè)務(wù)中涉及類似與時間序列相關(guān)的數(shù)據(jù)時,可直接利用本文的建模思路和方法快速實現(xiàn)對養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)的預(yù)測分析,產(chǎn)生新的養(yǎng)護(hù)應(yīng)用場景。

    猜你喜歡
    序列圖優(yōu)度車流量
    基于 ROADS 的面向場景業(yè)務(wù)架構(gòu)建模方法
    勘 誤 聲 明
    如何正確運用χ2檢驗
    ——擬合優(yōu)度檢驗與SAS實現(xiàn)
    基于SPSS序列法的商務(wù)談判實務(wù)課程混合教學(xué)模式實證研究
    物流科技(2021年10期)2021-05-12 08:41:06
    應(yīng)用ETDFA生成CBTC聯(lián)鎖軟件形式化模型的方法
    思維游戲
    喜劇世界(2016年24期)2017-01-04 05:06:56
    可拓方法的優(yōu)度評價在輸氣管優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用
    參考答案
    可拓優(yōu)度評價法在CRM軟件供應(yīng)商選擇中的應(yīng)用
    科技與管理(2014年4期)2014-12-31 11:25:39
    高速公路重大節(jié)假日免費車流量金額算法研究與應(yīng)用
    亚洲成av片中文字幕在线观看| 国产一区二区三区综合在线观看| 久久香蕉激情| 97人妻天天添夜夜摸| av在线天堂中文字幕 | 两个人看的免费小视频| 亚洲人成77777在线视频| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 国产区一区二久久| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 中文字幕精品免费在线观看视频| 操美女的视频在线观看| 久久精品人人爽人人爽视色| 欧美日韩亚洲高清精品| 男女高潮啪啪啪动态图| 狠狠狠狠99中文字幕| 日本免费一区二区三区高清不卡 | 国产精品久久久久久人妻精品电影| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 热99re8久久精品国产| www.999成人在线观看| 国产亚洲av高清不卡| 在线播放国产精品三级| 日韩人妻精品一区2区三区| 亚洲国产精品999在线| 国产精品一区二区免费欧美| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 亚洲成人久久性| 级片在线观看| 亚洲七黄色美女视频| 丁香欧美五月| 午夜日韩欧美国产| 久久草成人影院| 51午夜福利影视在线观看| 久久狼人影院| 日韩国内少妇激情av| 两人在一起打扑克的视频| 免费av毛片视频| 欧美人与性动交α欧美软件| 老司机午夜十八禁免费视频| 婷婷六月久久综合丁香| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 日韩大尺度精品在线看网址 | 免费在线观看完整版高清| 欧美日韩av久久| 91大片在线观看| 男人的好看免费观看在线视频 | 国产xxxxx性猛交| 黄色毛片三级朝国网站| 成人手机av| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 国产精品av久久久久免费| 国产男靠女视频免费网站| 91在线观看av| 精品久久久久久成人av| 一区在线观看完整版| 露出奶头的视频| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 亚洲精品中文字幕在线视频| 丝袜美足系列| 99久久精品国产亚洲精品| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 久久国产乱子伦精品免费另类| 亚洲成人免费电影在线观看| 亚洲国产欧美网| 亚洲avbb在线观看| 青草久久国产| 午夜福利免费观看在线| 国产av在哪里看| 手机成人av网站| www.熟女人妻精品国产| 欧美日韩一级在线毛片| 午夜亚洲福利在线播放| 欧美黑人欧美精品刺激| 欧美av亚洲av综合av国产av| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产单亲对白刺激| 色精品久久人妻99蜜桃| 五月开心婷婷网| 欧美av亚洲av综合av国产av| 妹子高潮喷水视频| 亚洲av成人一区二区三| 精品久久久久久成人av| 精品国产一区二区久久| 欧美激情高清一区二区三区| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 纯流量卡能插随身wifi吗| 一级毛片高清免费大全| 狂野欧美激情性xxxx| 久久亚洲真实| 国产视频一区二区在线看| 亚洲avbb在线观看| 一区在线观看完整版| 男女下面插进去视频免费观看| 黑丝袜美女国产一区| 国产又色又爽无遮挡免费看| 999精品在线视频| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 一区在线观看完整版| 99香蕉大伊视频| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 亚洲精品国产区一区二| 丝袜美足系列| 国产精品电影一区二区三区| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 欧美成狂野欧美在线观看| 一个人免费在线观看的高清视频| 少妇被粗大的猛进出69影院| 免费看a级黄色片| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 久久国产精品影院| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 亚洲精品久久午夜乱码| 校园春色视频在线观看| 麻豆国产av国片精品| 电影成人av| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 久久亚洲精品不卡| 日本黄色视频三级网站网址| 岛国在线观看网站| 99国产精品一区二区三区| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 一区二区三区精品91| 欧美激情高清一区二区三区| 国产精品九九99| 一进一出好大好爽视频| 国产精品综合久久久久久久免费 | 欧美日韩一级在线毛片| 欧美在线一区亚洲| 亚洲九九香蕉| 欧美激情 高清一区二区三区| 精品一区二区三卡| 搡老岳熟女国产| 丁香欧美五月| 男女午夜视频在线观看| 少妇粗大呻吟视频| 日韩精品中文字幕看吧| 精品久久久精品久久久| 高潮久久久久久久久久久不卡| 正在播放国产对白刺激| 美女扒开内裤让男人捅视频| av网站在线播放免费| 日本一区二区免费在线视频| 黄片大片在线免费观看| 俄罗斯特黄特色一大片| 波多野结衣av一区二区av| 老司机深夜福利视频在线观看| 麻豆国产av国片精品| 久久久久九九精品影院| 亚洲一区二区三区欧美精品| 一级片免费观看大全| 欧美激情高清一区二区三区| 91av网站免费观看| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 韩国精品一区二区三区| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲一区二区三区不卡视频| av国产精品久久久久影院| 日韩大尺度精品在线看网址 | 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 日本一区二区免费在线视频| 亚洲五月天丁香| 国产成年人精品一区二区 | 色婷婷av一区二区三区视频| 中文字幕人妻熟女乱码| a在线观看视频网站| 欧美在线一区亚洲| 日韩欧美免费精品| 99国产综合亚洲精品| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 国产三级黄色录像| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 操出白浆在线播放| 中亚洲国语对白在线视频| 国产精品 国内视频| 久久精品国产亚洲av高清一级| 成年人免费黄色播放视频| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 国产精品二区激情视频| a级片在线免费高清观看视频| 国产一卡二卡三卡精品| 精品乱码久久久久久99久播| 一二三四社区在线视频社区8| 欧美黑人精品巨大| 午夜福利,免费看| 亚洲一码二码三码区别大吗| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 久久久国产欧美日韩av| 乱人伦中国视频| 97碰自拍视频| 色在线成人网| 欧美av亚洲av综合av国产av| 美女午夜性视频免费| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 久久中文看片网| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 丝袜美腿诱惑在线| 色精品久久人妻99蜜桃| 一区在线观看完整版| 桃色一区二区三区在线观看| 久久久国产一区二区| 日本三级黄在线观看| 黄色a级毛片大全视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| av在线天堂中文字幕 | 视频在线观看一区二区三区| 真人一进一出gif抽搐免费| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 免费观看精品视频网站| 日韩免费高清中文字幕av| 亚洲一区中文字幕在线| 久久国产精品影院| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 国产野战对白在线观看| 欧美激情 高清一区二区三区| 免费高清视频大片| 亚洲九九香蕉| 超色免费av| 欧美中文日本在线观看视频| 国产人伦9x9x在线观看| 国产99久久九九免费精品| 日韩国内少妇激情av| 国产视频一区二区在线看| 97碰自拍视频| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 日韩欧美在线二视频| 脱女人内裤的视频| 岛国在线观看网站| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 无遮挡黄片免费观看| 一区二区日韩欧美中文字幕| 久久精品影院6| 欧美日韩乱码在线| 欧美色视频一区免费| 成人亚洲精品av一区二区 | av欧美777| 欧美黑人精品巨大| av有码第一页| 精品乱码久久久久久99久播| 成人免费观看视频高清| 久久久久久久久久久久大奶| 国产成人av教育| 国产精品永久免费网站| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 亚洲三区欧美一区| 97碰自拍视频| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 国产精品二区激情视频| 日韩三级视频一区二区三区| 新久久久久国产一级毛片| 国产精品1区2区在线观看.| 看片在线看免费视频| 精品久久久精品久久久| 国产视频一区二区在线看| 老司机靠b影院| 精品一区二区三卡| 欧美黑人欧美精品刺激| 露出奶头的视频| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 最近最新免费中文字幕在线| 久久久国产成人免费| 亚洲一区高清亚洲精品| 精品久久久久久成人av| 高潮久久久久久久久久久不卡| 热re99久久国产66热| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 亚洲av五月六月丁香网| 高清在线国产一区| 黄色怎么调成土黄色| 精品国内亚洲2022精品成人| 欧美国产精品va在线观看不卡| 亚洲精品成人av观看孕妇| 午夜两性在线视频| 国产av在哪里看| 午夜福利一区二区在线看| 日韩三级视频一区二区三区| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 欧美另类亚洲清纯唯美| 精品卡一卡二卡四卡免费| 亚洲国产精品合色在线| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 美女高潮到喷水免费观看| 视频区欧美日本亚洲| 一边摸一边抽搐一进一小说| 久久这里只有精品19| 午夜成年电影在线免费观看| 99国产精品99久久久久| 国产视频一区二区在线看| 啦啦啦免费观看视频1| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 亚洲一区二区三区欧美精品| 国产单亲对白刺激| 黄色毛片三级朝国网站| www日本在线高清视频| 国产精品影院久久| 日本精品一区二区三区蜜桃| 69av精品久久久久久| 免费在线观看黄色视频的| 精品午夜福利视频在线观看一区| 久久久久久久久免费视频了| 免费日韩欧美在线观看| 日韩免费av在线播放| 午夜福利,免费看| 18禁美女被吸乳视频| 久久这里只有精品19| 亚洲 欧美一区二区三区| 激情在线观看视频在线高清| 亚洲成人免费av在线播放| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 色综合婷婷激情| 老熟妇仑乱视频hdxx| 十八禁网站免费在线| 后天国语完整版免费观看| 夫妻午夜视频| 亚洲午夜理论影院| 12—13女人毛片做爰片一| 两个人免费观看高清视频| 99精国产麻豆久久婷婷| 午夜精品久久久久久毛片777| 成人18禁在线播放| 丝袜美足系列| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 日韩有码中文字幕| 黄色丝袜av网址大全| av免费在线观看网站| 国产成人系列免费观看| 一二三四社区在线视频社区8| 久久精品91无色码中文字幕| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 脱女人内裤的视频| 国产精品99久久99久久久不卡| 在线视频色国产色| 色综合站精品国产| 一级作爱视频免费观看| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 一区二区三区国产精品乱码| 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 80岁老熟妇乱子伦牲交| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 波多野结衣一区麻豆| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 中文字幕精品免费在线观看视频| 日韩免费av在线播放| 亚洲精品粉嫩美女一区| 午夜精品在线福利| 国产人伦9x9x在线观看| 欧美乱色亚洲激情| 国产成人系列免费观看| 日日干狠狠操夜夜爽| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 久久欧美精品欧美久久欧美| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 香蕉丝袜av| 人妻久久中文字幕网| 757午夜福利合集在线观看| 欧美在线黄色| 国产亚洲精品久久久久5区| 极品人妻少妇av视频| 在线观看免费高清a一片| 身体一侧抽搐| 日韩欧美三级三区| 免费搜索国产男女视频| 大码成人一级视频| 超碰成人久久| 久久国产乱子伦精品免费另类| 91av网站免费观看| 亚洲avbb在线观看| www日本在线高清视频| 成人av一区二区三区在线看| 国产一区二区三区综合在线观看| 久久精品亚洲av国产电影网| 伦理电影免费视频| 午夜激情av网站| 他把我摸到了高潮在线观看| 欧美乱妇无乱码| 麻豆一二三区av精品| 日本五十路高清| 久久中文字幕人妻熟女| 免费在线观看亚洲国产| 女性被躁到高潮视频| 日韩精品免费视频一区二区三区| 看黄色毛片网站| 亚洲伊人色综图| 亚洲七黄色美女视频| 久久久久精品国产欧美久久久| 欧美日韩黄片免| 91成年电影在线观看| 狂野欧美激情性xxxx| 国产精品1区2区在线观看.| 亚洲av美国av| 欧美日韩福利视频一区二区| 国产精品野战在线观看 | 十八禁人妻一区二区| 脱女人内裤的视频| 日韩欧美国产一区二区入口| 香蕉丝袜av| 高清av免费在线| 天堂俺去俺来也www色官网| 亚洲精品美女久久av网站| 黄色片一级片一级黄色片| 欧美日韩精品网址| 免费av毛片视频| 黄片大片在线免费观看| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 色在线成人网| 免费人成视频x8x8入口观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 亚洲av第一区精品v没综合| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产精品98久久久久久宅男小说| 亚洲精品一二三| 国产成人av教育| 不卡av一区二区三区| 久久天堂一区二区三区四区| 日韩高清综合在线| 窝窝影院91人妻| 免费看a级黄色片| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 久久久久精品国产欧美久久久| 一进一出抽搐gif免费好疼 | 最新美女视频免费是黄的| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 午夜福利免费观看在线| 国产精品永久免费网站| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 精品久久久久久久久久免费视频 | 天堂√8在线中文| 91麻豆av在线| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 日韩欧美免费精品| 老汉色av国产亚洲站长工具| 久久亚洲真实| 亚洲 欧美一区二区三区| 亚洲第一av免费看| 高清毛片免费观看视频网站 | 亚洲精品在线美女| 久久久久久大精品| 色尼玛亚洲综合影院| 欧美日韩亚洲高清精品| 性色av乱码一区二区三区2| 最新美女视频免费是黄的| www.自偷自拍.com| 欧美激情高清一区二区三区| 高清在线国产一区| 久久人人97超碰香蕉20202| 国产成人精品无人区| 看片在线看免费视频| 在线观看免费视频网站a站| 国产成人av教育| 国产精品98久久久久久宅男小说| 日韩三级视频一区二区三区| 最新在线观看一区二区三区| 午夜两性在线视频| 俄罗斯特黄特色一大片| 成人影院久久| 免费看a级黄色片| 十八禁人妻一区二区| 精品久久久精品久久久| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 欧美日韩视频精品一区| 91九色精品人成在线观看| 日本五十路高清| 一个人免费在线观看的高清视频| 精品欧美一区二区三区在线| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 欧美在线黄色| 人人妻人人澡人人看| 少妇 在线观看| 99精国产麻豆久久婷婷| 久久国产精品人妻蜜桃| 成人三级黄色视频| 69精品国产乱码久久久| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 国产黄a三级三级三级人| 多毛熟女@视频| 日本五十路高清| 男人操女人黄网站| 99国产精品一区二区三区| 国产三级黄色录像| 色尼玛亚洲综合影院| 新久久久久国产一级毛片| 久久性视频一级片| 欧美精品啪啪一区二区三区| 日韩三级视频一区二区三区| www.熟女人妻精品国产| 日韩精品青青久久久久久| 1024视频免费在线观看| 成人精品一区二区免费| 亚洲精品一二三| 国产成人欧美在线观看| 国产成人欧美| av超薄肉色丝袜交足视频| 91九色精品人成在线观看| 中文字幕人妻丝袜一区二区| www.熟女人妻精品国产| 最好的美女福利视频网| 黄片大片在线免费观看| 女性被躁到高潮视频| 久久久久久大精品| 国产在线精品亚洲第一网站| 国产又色又爽无遮挡免费看| 无人区码免费观看不卡| 日韩中文字幕欧美一区二区| 免费人成视频x8x8入口观看| 亚洲午夜理论影院| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 女人被狂操c到高潮| 欧美日韩亚洲高清精品| 国产精品久久视频播放| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产一区二区在线av高清观看| 黄色丝袜av网址大全| 国产在线观看jvid| 无人区码免费观看不卡| 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 亚洲国产看品久久| 国产亚洲欧美98| 老熟妇仑乱视频hdxx| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 一区二区三区精品91| 9热在线视频观看99| 中文字幕人妻丝袜制服| 真人做人爱边吃奶动态| 国产成年人精品一区二区 | 精品久久久久久,| 国产熟女午夜一区二区三区| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 午夜福利免费观看在线| 久久热在线av| 婷婷六月久久综合丁香| 亚洲avbb在线观看| 男女下面进入的视频免费午夜 | 久久国产精品人妻蜜桃| 一a级毛片在线观看| 精品午夜福利视频在线观看一区| 日韩精品青青久久久久久| 久久午夜亚洲精品久久| 亚洲av五月六月丁香网| 国产三级黄色录像| 欧美中文日本在线观看视频| 一级a爱视频在线免费观看| 国产精品免费一区二区三区在线| 一边摸一边抽搐一进一小说| 老司机福利观看| 欧美亚洲日本最大视频资源| 国产成人精品在线电影| 国产精品一区二区免费欧美| 国产不卡一卡二| 十分钟在线观看高清视频www| 三上悠亚av全集在线观看| 麻豆国产av国片精品| 日韩中文字幕欧美一区二区| 久久久久国内视频| 亚洲av五月六月丁香网| 欧美成人性av电影在线观看| 日韩国内少妇激情av| 国产av精品麻豆| 咕卡用的链子| 黑丝袜美女国产一区| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 国产成人精品在线电影| 亚洲色图综合在线观看| 亚洲精品美女久久av网站| 91老司机精品| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 国产精品久久久av美女十八| 免费在线观看亚洲国产| 亚洲伊人色综图| 免费在线观看黄色视频的| 色哟哟哟哟哟哟| 国产色视频综合| 老汉色∧v一级毛片| 高清毛片免费观看视频网站 | 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 亚洲avbb在线观看| 一a级毛片在线观看| 午夜成年电影在线免费观看| 一区福利在线观看| 色尼玛亚洲综合影院| 欧美黑人精品巨大| 色尼玛亚洲综合影院| 少妇被粗大的猛进出69影院| 免费av中文字幕在线| 亚洲激情在线av| 中文字幕最新亚洲高清| 宅男免费午夜| 黄色a级毛片大全视频| 91精品三级在线观看| 久久热在线av| 天堂动漫精品| 窝窝影院91人妻| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲中文日韩欧美视频| 五月开心婷婷网| 精品国产国语对白av| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 91九色精品人成在线观看| 日韩欧美免费精品| 成年版毛片免费区| 一级,二级,三级黄色视频| 国产乱人伦免费视频| 久久久久国内视频| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 久9热在线精品视频|