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基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究
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作者 薛锋 吴林鸿 +1 位作者 汪雯文 周琳 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期123-135,共13页
准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选... 准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。 展开更多
关键词 客货运量预测 互信息素 粒子群算法 rbf神经网络 影响因素法
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基于LDA-RBF及综合赋权法的顶板突水危险性评价
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作者 王孝坤 郑禄林 +3 位作者 兰红 谢红东 田友稳 胥进 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第4期187-196,共10页
为了解决龙凤煤矿9号煤层开采过程中顶板突水危险性问题,采用线性判别分析法(LDA)构建1种LDA-RBF神经网络导水裂隙带发育高度预测模型,并基于改进CRITIC评价法结合层次分析法(AHP)建立了CRITIC-AHP综合赋权法,分别评价矿区顶板采裂危险... 为了解决龙凤煤矿9号煤层开采过程中顶板突水危险性问题,采用线性判别分析法(LDA)构建1种LDA-RBF神经网络导水裂隙带发育高度预测模型,并基于改进CRITIC评价法结合层次分析法(AHP)建立了CRITIC-AHP综合赋权法,分别评价矿区顶板采裂危险性及含水层富水性等级;通过ArcGis地理信息处理技术,将采裂危险性分区与富水性分区叠加,得到9号煤层顶板突水危险性综合分区图。结果表明:LDA-RBF神经网络预测模型结构简单且拟合精度更高,9号煤层导水裂隙带发育预测高度为50.4 m,已超过区域内大部分含水层底界标高,表明大部分区域存在较高的采裂危险性;而改进后的综合赋权法避免了评价结果主客观性过强的问题,其富水性分区结果与钻孔实际涌水量相符;突水危险区主要在矿区中北部呈条状分布,这是该区域含水层富水性较强和采裂危险性较高共同作用的结果,因此,在实际开采中应对以上区域予以重视。 展开更多
关键词 rbf神经网络 综合赋权法 ArcGis 导水裂隙带高度 突水危险性
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基于RBF的组合模型在水文流量预报中的应用研究
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作者 韩雪强 《水利科技与经济》 2024年第5期110-116,共7页
针对目前水文流量预报准确度不佳问题,研究提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的组合模型,用于提高预报的准确性,并基于最小二乘法,提出流量预报实时校正方法。... 针对目前水文流量预报准确度不佳问题,研究提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的组合模型,用于提高预报的准确性,并基于最小二乘法,提出流量预报实时校正方法。结果表明,相较于RBF与LSTM单模型,RBF-LSTM预报30天后流量的误差分别降低60.87%和65.27%;相较于校正前,校正后RBF-LSTM预报误差减小48.15%,验证了研究所提方法的有效性。研究结果可为提升水文流量预报准确度以及防汛抗洪工作提供参考。 展开更多
关键词 水文流量 rbf LSTM 最小二乘法
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基于PCA-RBF的沥青混合料阻燃性能研究
4
作者 王娜 王振凯 《科技创新与应用》 2024年第11期111-114,共4页
该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收... 该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收集多种不同配方和成分的沥青混合料样本,并对其阻燃性能进行实验测试。然后,运用PCA降维技术提取关键特征,以减少特征空间的维度,从而优化数据分析。接着,采用RBF神经网络模型,利用经过降维处理的数据,进行阻燃性能的建模和预测。研究结果表明,PCA-RBF方法能够有效地分析沥青混合料的阻燃性能,并具有较高的预测准确性。通过使用PCA降维,成功地提取影响阻燃性能的主要特征,从而更好地理解不同混合料之间的差异。同时,RBF神经网络模型在预测方面表现出色,为不同沥青混合料的阻燃性能提供可靠的评估方法。该文讨论模型的优点和局限性,并提出进一步改进和研究的建议。 展开更多
关键词 PCA-rbf 沥青混合料 阻燃性能 评估方法 预测模型
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IGOA-RBF模型在石门水库水质预测中的应用
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作者 孙晓蕾 《东北水利水电》 2024年第6期26-27,41,71,共4页
文中以石门水库为例,通过改进蚱蜢算法(IGOA)增加局部值的泛化性,并对RBF神经网络模型进行参数优化,构建了运行效率高、预测精确度高的IGOA-RBF的水质预测模型。结果表明,IGOA-RBF水质预测模型误差均较小,可为水源地水环境的水质评价和... 文中以石门水库为例,通过改进蚱蜢算法(IGOA)增加局部值的泛化性,并对RBF神经网络模型进行参数优化,构建了运行效率高、预测精确度高的IGOA-RBF的水质预测模型。结果表明,IGOA-RBF水质预测模型误差均较小,可为水源地水环境的水质评价和治理提供重要参考。 展开更多
关键词 IGOA-rbf 连续流动分析法 总磷 总氮 水质预测模型 石门水库
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基于RBF神经网络的无线电信号自动调制识别方法
6
作者 张双玲 谷小娅 《通信电源技术》 2024年第2期196-198,共3页
无线电信号自动调制识别存在信号识别准确率低的问题。因此,设计基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的无线电信号自动调制识别方法。提取无线电自动调制信号特征,划分调制信号为若干信号块,识别调制类型。基于RBF神经... 无线电信号自动调制识别存在信号识别准确率低的问题。因此,设计基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的无线电信号自动调制识别方法。提取无线电自动调制信号特征,划分调制信号为若干信号块,识别调制类型。基于RBF神经网络构建信号自动调制识别模型,将RBF作为隐单元的“基”,并通过隐单元函数空间,映射调制信号矢量特征到隐空间,通过调制信号瞬时角频率偏移情况,确定自动调制类型,实现无线电信号的自动调制与精准识别。开展对比实验,实验结果表明该方法的识别准确率更高,能够应用于实际生活。 展开更多
关键词 径向基函数(rbf) 无线电信号 自动调制 识别方法
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基于RBF神经网络优化光伏储能并网自适应控制的方法研究
7
作者 李兴龙 梁俊宇 +1 位作者 张贵鹏 龚新勇 《自动化与仪表》 2024年第10期29-33,共5页
常规的光伏储能并网自适应控制,主要采用电压动态调节实现,忽略了并网电流波形偏差对控制结果造成的影响,导致控制结果超调量较大。因此,提出基于RBF神经网络优化光伏储能并网自适应控制的方法。根据光伏储能并网的等效电路分析输出特性... 常规的光伏储能并网自适应控制,主要采用电压动态调节实现,忽略了并网电流波形偏差对控制结果造成的影响,导致控制结果超调量较大。因此,提出基于RBF神经网络优化光伏储能并网自适应控制的方法。根据光伏储能并网的等效电路分析输出特性,建立基于RBF神经网络的等效电路连接架构,辨识储能作用方式,基于辨识分类结果计算并网电流的谐波补偿值,分析补偿后的内环电流,引入能量需求参数对并网输出功率控制策略进行自适应优化。实验结果表明,所提方法应用后得出的控制结果,表现出的超调量较低,仅为1.8%,控制效果较优,满足了光伏储能并网的现实应用需求。 展开更多
关键词 光伏储能并网 rbf神经网络 自适应控制 优化控制 控制方法 并网控制
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RBFs Meshless Method of Lines for the Numerical Solution of Time-Dependent Nonlinear Coupled Partial Differential Equations 被引量:1
8
作者 Sirajul Haq Arshad Hussain Marjan Uddin 《Applied Mathematics》 2011年第4期414-423,共10页
In this paper a meshless method of lines is proposed for the numerical solution of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. Contrary to mesh oriented methods of lines using the finite-differenc... In this paper a meshless method of lines is proposed for the numerical solution of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. Contrary to mesh oriented methods of lines using the finite-difference and finite element methods to approximate spatial derivatives, this new technique does not require a mesh in the problem domain, and a set of scattered nodes provided by initial data is required for the solution of the problem using some radial basis functions. Accuracy of the method is assessed in terms of the error norms L2, L∞ and the three invariants C1, C2, C3. Numerical experiments are performed to demonstrate the accuracy and easy implementation of this method for the three classes of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. 展开更多
关键词 rbfs MESHLESS method of LINES TIME-DEPENDENT PDES
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基于小样本RBF神经网络的导引头测高性能评估方法研究 被引量:1
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作者 赵芃沛 赵甫 +2 位作者 刘洋 沈洋 方宗军 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期163-171,共9页
针对导弹武器装备的试验成本高且试验数据少的问题,提出了一种小样本RBF神经网络模型。利用TOPSIS(逼近理想解排序法)法处理原始数据,充分挖掘数据深层信息,再利用Bootstrap法(自助法)对处理完的数据进行扩充,然后通过RBF神经网络(radia... 针对导弹武器装备的试验成本高且试验数据少的问题,提出了一种小样本RBF神经网络模型。利用TOPSIS(逼近理想解排序法)法处理原始数据,充分挖掘数据深层信息,再利用Bootstrap法(自助法)对处理完的数据进行扩充,然后通过RBF神经网络(radial basis function)建立评估模型。最后,将小样本RBF神经网络模型应用于导引头测高性能评估以验证算法的有效性。仿真实验结果表明,小样本RBF神经网络模型的决定系数和误差系数相对于其他模型得到明显改善。该模型不仅规避了专家法、层次分析法、模糊综合评价法等常用效能评估方法主观性强的特点,同时,针对小样本问题提出了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 小样本 rbf神经网络 TOPSIS法 BOOTSTRAP法 性能评估
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RBF法在机械臂轨迹偏离控制数学模型中的应用
10
作者 陈瑞 任春光 何俊 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第12期240-244,共5页
机械臂轨迹偏离控制能够使其准确达到指定位置并完成抓取任务,但在实际控制中,环境扰动因素会影响控制效果。为此,应用RBF法设计了一种新的机械臂轨迹偏离控制数学模型。建立基于机械臂的运动坐标系,求解机械臂运动学逆解,得到机械臂关... 机械臂轨迹偏离控制能够使其准确达到指定位置并完成抓取任务,但在实际控制中,环境扰动因素会影响控制效果。为此,应用RBF法设计了一种新的机械臂轨迹偏离控制数学模型。建立基于机械臂的运动坐标系,求解机械臂运动学逆解,得到机械臂关节角状态。采用多机联合系统测量各个关节角的运行偏差,将偏离量代入到RBF结构中,在训练RBF网络的基础上,考虑非线性摩擦、外界扰动以及动力学模型参数等不确定性,计算补偿控制率。引入自适应调节因子控制机械臂轨迹偏离量。实验结果表明:该模型对不同关节点所处位置的辨识误差较小;不论是否存在扰动,该模型对机械臂位置跟踪控制的效果均较好,机械臂轨迹与期望轨迹重合度较高,说明其能够有效控制机械臂的轨迹偏离情况。 展开更多
关键词 rbf 机械臂 轨迹偏离控制 运动学 逆解 坐标系
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基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制 被引量:2
11
作者 孙承志 张元良 +1 位作者 康杰 牛东东 《机床与液压》 北大核心 2023年第20期157-162,共6页
为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系... 为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系统参数不确定性、摩擦力干扰和系统泄漏等非线性因素的情况下实现对目标流量的跟踪响应和自适应控制;最后利用MATLAB/Simulink对正流量变量泵的控制系统性能进行仿真实验,并和传统的PID控制器和模糊PID控制器进行比较。仿真实验结果验证了所设计控制方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 滑模自适应控制 rbf最小参数学习法 电液伺服系统 鲁棒性
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RBF-FD Method for Some Dispersive Wave Equations and Their Eventual Periodicity
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作者 Marjan Uddin Hameed Ullah Jan Muhammad Usman 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2020年第5期797-819,共23页
In this paper,we approximate the solution and also discuss the periodic behavior termed as eventual periodicity of solutions of(IBVPs)for some dispersive wave equations on a bounded domain corresponding to periodic fo... In this paper,we approximate the solution and also discuss the periodic behavior termed as eventual periodicity of solutions of(IBVPs)for some dispersive wave equations on a bounded domain corresponding to periodic forcing.The constructed numerical scheme is based on radial kernels and local in nature like finite difference method.The temporal variable is executed through RK4 scheme.Due to the local nature and sparse differentiation matrices our numerical scheme efficiently recovers the solution.The results achieved are validated and examined with other methods accessible in the literature. 展开更多
关键词 rbfs meshless methods rbf-FD scheme eventual periodicity BBM and KdV type equations.
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混合动力汽车能量管理策略研究 被引量:2
13
作者 李东兵 王妮 马涛涛 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第6期193-197,203,共6页
针对混合动力汽车能源管理策略中能量分布不合理的现象,同时降低混合动力汽车的能耗和电池寿命衰减率,在动力系统结构的基础上,提出了一种将RBF神经网络和动态规划方法相结合用于混合动力汽车的能量管理策略。RBF神经网络用于在预测时... 针对混合动力汽车能源管理策略中能量分布不合理的现象,同时降低混合动力汽车的能耗和电池寿命衰减率,在动力系统结构的基础上,提出了一种将RBF神经网络和动态规划方法相结合用于混合动力汽车的能量管理策略。RBF神经网络用于在预测时域中预测车速,获得预测时域中的车辆需求扭矩,动态规划方法用于优化求解预测时域,实现合理分配发动机和电机扭矩。通过仿真与传统能源管理策略进行比较,验证了该方法的优越性和准确性。实验结果表明,与传统策略相比,提出的能源管理策略可以显著提高燃油经济性,降低能耗15.47%,具有实际应用潜力。 展开更多
关键词 混合动力 电动汽车 rbf神经网络 动态规划方法 能量管理策略
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基于静力数据下RBF神经网络梁式模型修正
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作者 刘海祥 谢志祥 +1 位作者 黄长龙 张衡 《山西建筑》 2023年第2期68-71,共4页
基于有限元软件ABAQUS建立的梁式结构模型,并在实验室浇筑对应的实体简支梁模型。利用MATLAB神经网络工具箱构建RBF神经网络,提出一种基于静力测试数据下的径向基神经网络模型修正方法。将均匀分布的7个测点挠度作为输入向量,以对应的... 基于有限元软件ABAQUS建立的梁式结构模型,并在实验室浇筑对应的实体简支梁模型。利用MATLAB神经网络工具箱构建RBF神经网络,提出一种基于静力测试数据下的径向基神经网络模型修正方法。将均匀分布的7个测点挠度作为输入向量,以对应的弹性模量、惯性矩等设计参数修正值作为输出向量,利用均匀样方设计构建神经网络样本设计表,最后利用神经网络良好的泛化能力逼近两者之间的非线性映射关系来预测修正值并与BP神经网络的修正结果进行对比。实验数据表明了修正算法的有效性。 展开更多
关键词 rbf神经网络 ABAQUS 有限元 数值仿真 静力凝聚法
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基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化 被引量:9
15
作者 范文兵 陶振麟 张素贞 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期503-506,共4页
讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有... 讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题 。 展开更多
关键词 RPCL聚类算法 递推正交最小二乘算法 rbf网络反向优选算法 网络结构 学习算法
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基于RBF插值技术的CFD/CSD非线性耦合分析方法研究 被引量:6
16
作者 刘艳 白俊强 +1 位作者 华俊 黄江涛 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期120-127,共8页
基于非结构混合网格的N-S方程求解器和结构柔度影响系数法,发展了一种考虑气动、结构非线性的基于RBF插值技术CFD/CSD耦合分析方法,适用于解决现代大展弦比飞机的非线性静气动弹性问题。该方法采用时间相关法(即求解非定常方程组,用长... 基于非结构混合网格的N-S方程求解器和结构柔度影响系数法,发展了一种考虑气动、结构非线性的基于RBF插值技术CFD/CSD耦合分析方法,适用于解决现代大展弦比飞机的非线性静气动弹性问题。该方法采用时间相关法(即求解非定常方程组,用长时间的渐近解趋于定常状态)求解静气弹分析时的定常流动。考虑大展弦比飞机结构变形问题为大变形小应力问题,在利用柔度系数法求解结构方程时,假设每次求解结构方程时应力与应变为线性关系,整体静气弹分析过程为非线性关系,因此每次求解结构方程时要更新柔度影响系数矩阵。在非定常N-S方程每求解一个时间步耦合一次结构有限元分析,由于结构有限元分析的时间相对于气动分析时间是很短的,所以这种方法实际上近似使用了一次求解非定常气动力的时间完成了整个静气动弹性分析的过程。对于气动网格与结构有限元网格不一致性,本文采用径向基函数(RBF)插值方法中的TPS方法进行结构弹性变形和气动载荷插值,采用虚功原理完成气动载荷数据交换。为了节省气弹分析时间,采用动网格方法对气动网格进行更新,本文基于RBF插值方法发展一种适用于混合网格(四面体、三棱柱、金字塔和六面体)变形的动网格方法,可以保证附面层网格的质量与分布从而准确模拟其流动。利用该方法对M6机翼、DLR-F6翼身组合体和某大型客机机翼进行了静气动弹性特性分析,结果验证了本文开发的非线性CFD/CSD耦合分析方法的可行性、精确性和高效性。 展开更多
关键词 N—S方程 静气动弹性 柔度系数矩阵 非线性 rbf插值方法
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梯度算法下RBF网的参数变化动态 被引量:13
17
作者 魏海坤 李奇 宋文忠 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期356-360,365,共6页
分析神经网络学习过程中各参数的变化动态,对理解网络的动力学行为,改进网络的结构和性能等具有积极意义.本文讨论了用梯度算法优化误差平方和损失函数时RBF网隐节点参数的变化动态,即算法收敛后各隐节点参数的可能取值.主要结论包括:... 分析神经网络学习过程中各参数的变化动态,对理解网络的动力学行为,改进网络的结构和性能等具有积极意义.本文讨论了用梯度算法优化误差平方和损失函数时RBF网隐节点参数的变化动态,即算法收敛后各隐节点参数的可能取值.主要结论包括:如果算法收敛后损失函数不为零,则各隐节点将位于样本输入的加权聚类中心;如果损失函数为零,则网络中的冗余隐节点将出现萎缩、衰减、外移或重合现象.进一步的试验发现,对结构过大的RBF网,冗余隐节点的萎缩、外移、衰减和重合是频繁出现的现象. 展开更多
关键词 梯度算法 rbf 学习动态 神经网络 泛化能力
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基于RBF神经网络的加热炉钢温预报模型 被引量:20
18
作者 王中杰 柴天佑 邵诚 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 1999年第3期181-184,193,共5页
本文针对加热炉钢温预报模型存在的缺陷,研究用RBF神经网络建立加热炉钢温预报模型,仿真结果表明所建立的模型简单、精度高,满足工程要求。
关键词 加热炉 钢温 预报 rbf 神经网络 炼钢
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用最陡下降法修正RBF隐层参数 被引量:5
19
作者 李波 王成友 +2 位作者 蔡宣平 唐朝京 张尔扬 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 2004年第4期67-69,共3页
在用传统聚类方法得到初步的RBF隐节点参数之后,提出再用最陡下降法进行误差反传学习,进一步校正隐节点参数。仿真实验证明该方法可以使RBF网络的函数逼近能力明显增强。
关键词 rbf神经网络 最陡下降法 全局逼近
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多连杆机械臂GA-RBF神经网络轨迹跟踪控制 被引量:19
20
作者 肖凡 李光 周鑫林 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期669-674,共6页
针对多连杆机械臂模型系统信息不完整、存在外界干扰等问题,设计了一种新型的GA-RBF神经网络闭环自适应控制系统。该系统利用径向基函数(RBF)神经网络来逼近并补偿系统的模型误差和外界扰动,在基于计算力矩法的基础上实现对机械臂的轨... 针对多连杆机械臂模型系统信息不完整、存在外界干扰等问题,设计了一种新型的GA-RBF神经网络闭环自适应控制系统。该系统利用径向基函数(RBF)神经网络来逼近并补偿系统的模型误差和外界扰动,在基于计算力矩法的基础上实现对机械臂的轨迹跟踪控制,并采用遗传算法(GA)对RBF神经网络权值进行在线优化,确保机械臂控制系统能在更短时间内获得稳定,实现了高精度的轨迹跟踪,提高了轨迹跟踪的性能。MATLAB数值仿真的结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 计算力矩法 rbf神经网络 遗传算法 机械臂 轨迹跟踪 MATLAB
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