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水侵气藏型储气库注采相渗滞后数值模拟修正方法 被引量:13
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作者 朱思南 孙军昌 +4 位作者 魏国齐 郑得文 王皆明 石磊 刘先山 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期166-174,共9页
以天然岩心气水多周期互驱相渗测定实验为基础,揭示了储气库多周期注采相渗滞后效应,结合Carlson和Killough经典相渗滞后理论,建立了水侵气藏型储气库多周期注采相渗滞后数值模拟修正方法,并通过建立的中低渗透砂岩水侵气藏型储气库地... 以天然岩心气水多周期互驱相渗测定实验为基础,揭示了储气库多周期注采相渗滞后效应,结合Carlson和Killough经典相渗滞后理论,建立了水侵气藏型储气库多周期注采相渗滞后数值模拟修正方法,并通过建立的中低渗透砂岩水侵气藏型储气库地质模型,系统研究了多周期注采相渗滞后效应对储气库流体宏观分布规律和生产运行指标的影响。研究表明:水侵气藏型储气库高速注采运行过程中存在相渗滞后效应,该效应的存在使储气库气水过渡区宽度、厚度增加,高效储气区不断收缩,含气孔隙体积峰值变化幅度减小,进而降低储气库的库容、工作气量及高效运行寿命等;数值模拟中若不考虑相渗滞后效应的影响,预测的储气库运行指标将存在较大误差,采用Killough和Carlson方法可对储气库相渗滞后效应进行修正,提高预测精度,其中Killough方法对实例模型的适应性更好。 展开更多
关键词 水侵气藏 储气库 多周期注采 相渗滞后 模型修正 指标预测
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污水处理厂进水数据特征识别与案例分析 被引量:7
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作者 邱勇 毕怀斌 +2 位作者 田宇心 梁鹏 黄霞 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期44-52,共9页
污水处理厂进水水量和水质呈现复杂的变化模式,准确掌握进水数据的变化特征已经成为改善工艺运行的关键.已有定性分析方法一般难以准确解释和预测变化特征,而已有定量分析模型常常结构复杂和实现难度大,需要针对应用需求进行改进.本研... 污水处理厂进水水量和水质呈现复杂的变化模式,准确掌握进水数据的变化特征已经成为改善工艺运行的关键.已有定性分析方法一般难以准确解释和预测变化特征,而已有定量分析模型常常结构复杂和实现难度大,需要针对应用需求进行改进.本研究使用统一模型描述进水特征并简化了实现方式.基于经典统计分析和开源Prophet模型,进行了污水处理厂进水数据的预处理、统计、建模和可视化.最后使用3座污水处理厂的实际数据,识别了多重季节性、长期趋势、节假日等的影响特征,说明了统一模型对污水处理厂进水特征的解释和预测能力.结果可供污水处理工艺优化运行和环境时序数据解析等参考. 展开更多
关键词 污水处理 进水特征 统计分析 Prophet时序模型 模拟预测
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基于模型预测的主动前轮转向与直接横摆力偶矩协同控制研究 被引量:4
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作者 李波 李双双 +2 位作者 白艳飞 张国党 邵帅 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2023年第1期37-43,共7页
为提高中低附着系数路面下车辆的侧向稳定性,构建了基于模型预测控制(MPC)的主动前轮转向(AFS)及直接横摆力偶矩(DYC)协同控制器,其决策层基于MPC获取附加横摆力偶矩,执行层由AFS和DYC控制协同修正前轮转角或施加轮缸制动压力。在双移线... 为提高中低附着系数路面下车辆的侧向稳定性,构建了基于模型预测控制(MPC)的主动前轮转向(AFS)及直接横摆力偶矩(DYC)协同控制器,其决策层基于MPC获取附加横摆力偶矩,执行层由AFS和DYC控制协同修正前轮转角或施加轮缸制动压力。在双移线(DLC)工况下仿真验证了该策略的有效性,结果表明:路面附着系数为0.25时,车身侧偏角和横摆角速度分别稳定于-3.5°~3.5°和-16~16 (°)/s内,纵向车速稳定于88 km/h左右;路面附着系数为0.40时,纵向车速、车身侧偏角与横摆角速度等稳定性指标均有明显改善。综合分析表明,该AFS-DYC协同控制策略可显著改善中低附着系数条件下的操纵稳定性。 展开更多
关键词 汽车动力学 侧向稳定性 模型预测 协同控制
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无井地震梯次反演方法研究 被引量:1
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作者 李怀懿 王新 +3 位作者 江建虹 蔺营 郭彦民 张广智 《物探化探计算技术》 CAS 2021年第2期147-153,共7页
在勘探初期对目标工区的勘探程度较低,普遍存在钻井少或者无钻井、地质资料缺乏、成像品质较差等问题,给地震资料的反演和储层预测带来了很大的难度。无井工区通常采用叠加速度场建立的速度模型或道积分反演方法获得的阻抗数据对油气藏... 在勘探初期对目标工区的勘探程度较低,普遍存在钻井少或者无钻井、地质资料缺乏、成像品质较差等问题,给地震资料的反演和储层预测带来了很大的难度。无井工区通常采用叠加速度场建立的速度模型或道积分反演方法获得的阻抗数据对油气藏进行描述,这些传统的方法一般分辨率较低,不利于对油气藏进行精细描述。这里基于离散反演理论,首先借用相邻地质情况相似的工区信息,与无井区建立统计关系,获得的有色反演算子应用于无井区进行有色反演,然后提出以叠加速度场和有色反演结果为初始模型,结合虚拟井法提取的地震子波进行梯次反演的方法,并应用于实际工区,获得了分辨率较高的反演结果,验证了反演方法的可行性。 展开更多
关键词 无井反演 有色反演 子波提取 基于模型反演 储层预测
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Numerical simulation-based correction of relative permeability hysteresis in water-invaded underground gas storage during multi-cycle injection and production 被引量:1
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作者 ZHU Sinan SUN Junchang +4 位作者 WEI Guoqi ZHENG Dewen WANG Jieming SHI Lei LIU Xianshan 《Petroleum Exploration and Development》 CSCD 2021年第1期190-200,共11页
By conducting relative permeability experiments of multi-cycle gas-water displacement and imbibition on natural cores,we discuss relative permeability hysteresis effect in underground gas storage during multi-cycle in... By conducting relative permeability experiments of multi-cycle gas-water displacement and imbibition on natural cores,we discuss relative permeability hysteresis effect in underground gas storage during multi-cycle injection and production.A correction method for relative permeability hysteresis in numerical simulation of water-invaded gas storage has been worked out using the Carlson and Killough models.A geologic model of water-invaded sandstone gas storage with medium-low permeability is built to investigate the impacts of relative permeability hysteresis on fluid distribution and production performance during multi-cycle injection and production of the gas storage.The study shows that relative permeability hysteresis effect occurs during high-speed injection and production in gas storage converted from water-invaded gas reservoir,and leads to increase of gas-water transition zone width and thickness,shrinkage of the area of high-efficiency gas storage,and decrease of the peak value variation of pore volume containing gas,and then reduces the storage capacity,working gas volume,and high-efficiency operation span of the gas storage.Numerical simulations exhibit large prediction errors of performance indexes if this hysteresis effect is not considered.Killough and Carlson methods can be used to correct the relative permeability hysteresis effect in water-invaded underground gas storage to improve the prediction accuracy.The Killough method has better adaptability to the example model. 展开更多
关键词 water-invaded gas reservoir underground gas storage multicycle injection-production relative permeability hysteresis model-based correction index prediction
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PopFlow:a novel flow management scheme for SDN switch of multiple flow tables based on flow popularity
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作者 Cheng WANG Kyung Tae KIM Hee Yong YOUN 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CSCD 2020年第6期111-122,共12页
Pipeline processing is applied to mutiple flow tables(MFT)in the switch of software-defined network(SDN)to increase the throughput of the flows.However,the processing time of each flow increases as the size or number ... Pipeline processing is applied to mutiple flow tables(MFT)in the switch of software-defined network(SDN)to increase the throughput of the flows.However,the processing time of each flow increases as the size or number of flow tables gets larger.In this paper we propose a novel approach called PopFlow where a table keeping popular flow entries is located up front in the pipeline,and an express path is provided for the flow matching the table.A Markov model is employed for the selection of popular entries considering the match latency and match frequency,and Queuing theory is used to model the flow processing time of the existing MFT-based schemes and the proposed scheme.Computer simulation reveals that the proposed scheme substantially reduces the flow processing time compared to the existing schemes,and the diference gets more significant as the flow arrival rate increases. 展开更多
关键词 edge computing SDN pipeline processing PopFlow match frequency and latency markov model-based prediction
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机加零件质量预测与工艺参数优化方法 被引量:8
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作者 于勇 薛静远 +2 位作者 戴晟 鲍强伟 赵罡 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期441-447,499,共8页
为了有效利用机加零件工艺信息和检测信息,提出基于机器学习算法的质量预测与工艺参数优化方法.以集成工艺信息和检测信息的基于模型定义(MBD)模型为输入,通过对三维建模软件的二次开发实现参数提取,并建立结构化数据集.利用多种机器学... 为了有效利用机加零件工艺信息和检测信息,提出基于机器学习算法的质量预测与工艺参数优化方法.以集成工艺信息和检测信息的基于模型定义(MBD)模型为输入,通过对三维建模软件的二次开发实现参数提取,并建立结构化数据集.利用多种机器学习分类器构建基于工艺参数与质量分类标签的质量预测模型.结合信息增益算法对所有工艺参数进行优先级排序,筛选出对质量影响最大的工艺参数;开发质量预测与工艺参数优化工具集,利用梯度提升树模型优化对质量影响最大的工艺参数.以某航空企业提供的铣削实验数据验证所提出方法的有效性和可靠性.验证结果表明,该方法能够较好地实现机加零件的质量预测和工艺参数优化. 展开更多
关键词 基于模型定义(MBD) 机加零件 工艺信息 检测信息 质量预测 工艺参数优化 机器学习
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基于模型的航空脉动装配生产线关键数字化技术研究 被引量:6
8
作者 张晓梅 《航空制造技术》 2020年第4期74-81,共8页
结合某飞机总装厂脉动生产线项目,针对航空脉动装配生产线,从基于模型的系统工程和智能制造出发,研究了基于模型的航空脉动装配生产线应用的关键技术。通过航空脉动装配生产线关键技术的研究,打通了基于模型的航空脉动装配生产线的产品... 结合某飞机总装厂脉动生产线项目,针对航空脉动装配生产线,从基于模型的系统工程和智能制造出发,研究了基于模型的航空脉动装配生产线应用的关键技术。通过航空脉动装配生产线关键技术的研究,打通了基于模型的航空脉动装配生产线的产品研制过程,为航空脉动装配生产线数字化生产和智能化决策提供技术支撑。 展开更多
关键词 航空脉动装配生产线 基于模型的系统工程 生产流程标准作业图 物(Thing) 设备互联 安灯 健康分析预测 智能决策
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制定湖泊营养物基准的技术方法研究进展 被引量:3
9
作者 欧阳洋 胡翔 +3 位作者 张继芳 刘研萍 牛永超 蒋旭 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期131-135,共5页
湖泊营养物基准是指用可信的科学数据表示水中营养物的允许浓度和生态指标的阈值,是制定富营养化标准、评价湖泊状态依据。文章分析了国外制定湖泊营养物基准的方法:参照状态法、输入-响应模型法和机理推断法,并概述了目前湖泊富营养化... 湖泊营养物基准是指用可信的科学数据表示水中营养物的允许浓度和生态指标的阈值,是制定富营养化标准、评价湖泊状态依据。文章分析了国外制定湖泊营养物基准的方法:参照状态法、输入-响应模型法和机理推断法,并概述了目前湖泊富营养化预测模型。通过分析对比,提出了适合我国湖泊营养物基准制定的技术方法及思路。 展开更多
关键词 营养物基准 参照状态法 输入-响应模型 机理推断法 预测模型
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A Recursive Binary Tree Model for the Analysis of the Response to Antiretroviral Therapy of HIV Infected Adults in Burkina Faso
10
作者 Simon Tiendrébéogo Séni Kouanda +1 位作者 Blaise Somé Simplice Dossou-Gbeté 《Open Journal of Statistics》 2019年第6期643-656,共14页
In this paper we aim to analyse temporal variation of CD4 cell counts for HIV-infected individuals under antiretroviral therapy by using statistical methods. This is achieved by resorting to recursive binary regressio... In this paper we aim to analyse temporal variation of CD4 cell counts for HIV-infected individuals under antiretroviral therapy by using statistical methods. This is achieved by resorting to recursive binary regression tree approach [1]?[2]. This approach has made it possible to highlight the existence of several segments of the population of interest described by the interactions between the predictive covariates of the response to the treatment regimen. 展开更多
关键词 model-based CONDITIONAL Regression Tree CD4 Cell COUNT prediction Linear Mixed model Stability ANALYSIS ANTIRETROVIRAL Therapy
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基于混合特征选择和超参优化的晶圆蚀刻缺陷预测方法 被引量:1
11
作者 陈晋贤 季颖娣 +1 位作者 林义征 朱定海 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2396-2403,共8页
为了提高半导体晶圆制程中缺陷预测的准确率,提出一种混合特征选择和基于序列模型优化(SMBO)相结合的缺陷预测方法。该方法以对高维度、多噪声、多模态与线性不可分的数据具有良好适用性的随机森林和支持向量机两种机器学习算法为基础,... 为了提高半导体晶圆制程中缺陷预测的准确率,提出一种混合特征选择和基于序列模型优化(SMBO)相结合的缺陷预测方法。该方法以对高维度、多噪声、多模态与线性不可分的数据具有良好适用性的随机森林和支持向量机两种机器学习算法为基础,首先利用基于随机森林算法的稳定性筛选为特征评分,再基于序列前向搜索方法搜索降序排序的特征,依次创建支持向量机分类模型,并采用SMBO方法进行优化,最终选择表现最好且特征数量最少的模型进行缺陷预测。为了验证所提方法的有效性和优异性,使用蚀刻制程中的残渣缺陷和凹坑缺陷的实际工程数据进行预测对比分析,最终验证了其对晶圆制造过程中的缺陷具有优异的识别能力。 展开更多
关键词 混合特征选择 超参优化 随机森林 支持向量机 序列模型优化 晶圆 蚀刻缺陷预测
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基于径向基函数的变量预测模型模式识别方法 被引量:18
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作者 潘海洋 杨宇 +1 位作者 郑近德 程军圣 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期500-506,共7页
针对变量预测模型模式识别方法中4种数学模型不足以反映特征值之间复杂关系的缺陷.因此,提出了一种基于径向基函数的变量预测模型(VPMRBF)模式识别方法,把提取的特征值输入到VPMRBF分类器中,然后通过训练样本建立反映特征值之间复杂关... 针对变量预测模型模式识别方法中4种数学模型不足以反映特征值之间复杂关系的缺陷.因此,提出了一种基于径向基函数的变量预测模型(VPMRBF)模式识别方法,把提取的特征值输入到VPMRBF分类器中,然后通过训练样本建立反映特征值之间复杂关系的径向基函数预测模型,最后把测试样本的特征值作为径向基函数预测模型的输入,以预测误差平方和为依据完成分类.该方法充分有效地利用并且结合径向基函数和变量预测模式识别方法的优点,实现了故障特征提取到故障识别的全程诊断.滚动轴承故障诊断实验分析结果表明:与径向基神经网络、支持向量机和变量预测模式识别方法相比,VPMRBF的识别率分别提高了4.75%,1.75%和5.25%. 展开更多
关键词 径向基函数(RBF) 变量预测模式识别方法 预测误差平方和 滚动轴承 故障诊断
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山东石墨资源潜力预测 被引量:13
13
作者 倪振平 马兆同 +1 位作者 刘福魁 倪志霄 《地质学刊》 CAS 2016年第3期410-423,共14页
以"矿床成矿系列"理论为指导,利用"矿床模型综合地质信息预测"方法分析提取石墨典型矿床预测要素,结合典型矿床及石墨成矿地质特征提取区域预测要素,建立了区域成矿模式及区域预测模型。在陆缘海相对稳定的沉积环... 以"矿床成矿系列"理论为指导,利用"矿床模型综合地质信息预测"方法分析提取石墨典型矿床预测要素,结合典型矿床及石墨成矿地质特征提取区域预测要素,建立了区域成矿模式及区域预测模型。在陆缘海相对稳定的沉积环境下沉积形成的古元古代荆山群陡崖组徐村段含碳碎屑岩-有机质黏土岩-镁质碳酸盐岩建造、古元古代晚期区内的高角闪岩-麻粒岩相的中—高级变质作用是区内晶质石墨矿床形成的必要条件。区域性褶皱构造的翼部、次级褶皱构造的核部及转折端附近,角闪石、透闪石、透辉石、石墨、黑云母矿物组合特征是石墨矿床成矿、赋矿的重要要素,陡崖组徐村段石墨黑云斜长片麻岩或石墨透辉变粒岩是石墨矿床的重要找矿标志。石墨赋矿层位的高极化率、低电阻率、低磁异常特征是石墨矿床存在的重要指示标志。按照赋矿变质建造分布范围,控矿构造展布方向及区内电性、重磁异常特征等综合因素圈定预测区平面及深部延伸边界。全区圈定预测区85个,其中A级14个,B级11个,C级60个,分区域、地段、深度、级别(类别)定量估算500 m以浅资源量,预测晶质石墨矿物量1亿多t。 展开更多
关键词 石墨矿 矿床模型综合地质信息 预测要素 预测区 山东西北地区
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基于BP神经网络的刀具寿命预测模型 被引量:12
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作者 丁怡 何卫平 +3 位作者 张维 王伟 李亚杰 董荣 《航空制造技术》 2010年第8期93-96,共4页
分析了影响刀具寿命的主要因素,根据影响因素与刀具寿命之间的高度非线性关系,结合人工神经网络模型,建立了刀具寿命预测的BP神经网络模型,并利用模型进行了验证运算。结果表明:模型的预测值与刀具寿命的期望值非常接近,证明该建模方法... 分析了影响刀具寿命的主要因素,根据影响因素与刀具寿命之间的高度非线性关系,结合人工神经网络模型,建立了刀具寿命预测的BP神经网络模型,并利用模型进行了验证运算。结果表明:模型的预测值与刀具寿命的期望值非常接近,证明该建模方法是可靠有效的。 展开更多
关键词 刀具寿命影响因素 人工神经网络模型 刀具寿命预测
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非等间距改进灰色模型在基坑变形预测中的应用 被引量:5
15
作者 潘国荣 乔立洋 《测绘地理信息》 2019年第1期9-13,共5页
基坑受开挖和人为因素的影响会在短时间内发生较大形变,现有的非等间距灰色模型不能识别处理突变数据,导致其在基坑中适用性低,精度较差。针对这种情况,本文提出了基于改进赋权处理的动态灰色模型和基于小波等距处理的动态灰色模型,结... 基坑受开挖和人为因素的影响会在短时间内发生较大形变,现有的非等间距灰色模型不能识别处理突变数据,导致其在基坑中适用性低,精度较差。针对这种情况,本文提出了基于改进赋权处理的动态灰色模型和基于小波等距处理的动态灰色模型,结合工程实例,计算结果表明,这两种改进方法克服了现有模型的缺陷,降低了观测序列中含有的较多突变数据的影响,在基坑工程中变形监测的分析预报有较好的结果。 展开更多
关键词 非等间距 改进赋权处理的灰色模型 小波等距处理的灰色模型 基坑变形预测
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ETS和SARIMA流行趋势中的性能比较模型在预测北京市猩红热
16
作者 柴峰 《科技与健康》 2024年第5期125-128,共4页
收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势。北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95%CI:-2.968~6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持... 收集2004—2019年北京市猩红热月发病人数和人口学资料,采用描述性统计方法和Joinpoint回归调查猩红热的流行病学变化趋势。北京市猩红热发病的平均年度百分比变化为(AAPC=1.866,95%CI:-2.968~6.941;t=0.816,P=0.428),流行趋势总体保持稳定,每年的4—6月和11—12月为发病高峰,呈双季节模式。最优SARIMA模型和最优ETS模型预测的平均绝对误差(MAD)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、平均误差率(MER)、方根百分比误差(RMSPE)五个误差指标分别为0.586、0.623、0.751、0.296、0.785和0.318、0.282、0.438、0.282、0.338,可见ETS模型的预测准确性高于SARIMA模型,可用来对北京市猩红热流行趋势进行预测预警,从而为猩红热动态精准化防控提供参考依据。 展开更多
关键词 基于状态空间的指数平滑模型 季节性差分自回归滑动平均模型 猩红热 预测 性能比较
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基于状态空间的误差–趋势–季节模型在河南省肺结核发病率预测中的应用 被引量:1
17
作者 胡斌 卢浩 +3 位作者 刘星言 李继贞 王永斌 邢莹莹 《疾病监测》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1349-1355,共7页
目的 探索基于状态空间的误差–趋势–季节(ETSBSS)模型在河南省肺结核(TB)发病预测中的应用。方法 采用时间序列分解法解析2006—2019年河南省TB的趋势和季节组分。将数据分为训练(2006—2018年)和测试集(2019年),然后使用ETSBSS模型... 目的 探索基于状态空间的误差–趋势–季节(ETSBSS)模型在河南省肺结核(TB)发病预测中的应用。方法 采用时间序列分解法解析2006—2019年河南省TB的趋势和季节组分。将数据分为训练(2006—2018年)和测试集(2019年),然后使用ETSBSS模型进行拟合和预测,并将模型性能与季节性求和自回归滑动平均混合(SARIMA)模型进行比较。结果 ETSBSS(A,MD,M)和SARIMA(1,0,0)(0,1,0)12模型被选择为预测河南省TB发病的最优模型。两种模型在训练集上拟合的平均绝对百分比误差(MAPE)依次为ETSBSS模型(5.65%) 展开更多
关键词 肺结核 基于状态空间的误差–趋势–季节模型 季节性求和自回归滑动混合模型 发病率 预测
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小波去噪后极端学习机模型在医院感染发病率预测中的应用
18
作者 王清青 范馨月 查筑红 《医学信息》 2022年第8期8-12,共5页
目的采用小波去噪后极端学习机模型预测某三甲医院的医院感染发病率,并与原极端学习机模型和神经网络模型的预测效果进行比较。方法将2014年1月-2019年6月某三甲医院的医院感染发病率数据作为训练集构建小波去噪后极端学习机模型、原极... 目的采用小波去噪后极端学习机模型预测某三甲医院的医院感染发病率,并与原极端学习机模型和神经网络模型的预测效果进行比较。方法将2014年1月-2019年6月某三甲医院的医院感染发病率数据作为训练集构建小波去噪后极端学习机模型、原极端学习机模型和神经网络模型,分别对2019年7月-12月医院感染发病率进行预测。用三类误差分析指标刻画三种模型的拟合效果,并比较其预测效果。选用较优预测模型预测2020年1月-12月该院感染发病率。结果该院2014-2019年各年医院感染发病率比较,差异有统计学意义(P<0.05),且存在下降趋势(P<0.05);小波去噪后极端学习机模型、原极端学习机模型和神经网络模型预测误差评价值MAPE分别为0.89%、2.99%和5.28%,MRE分别为0.01、0.03和0.05,RSE分别为0.02、0.04、0.05;选用小波去噪后极端学习机模型对2020年1-12月该院感染发病率进行预测,预测值均在95%CI范围内。结论小波去噪后极端学习机模型预测医院感染发病率的各项误差指标均低于原极端学习机模型和神经网络模型,具有较好的拟合与预测效果,可为预防与控制医院感染的发生提供一定的理论参考。 展开更多
关键词 小波去噪后极端学习机 医院感染 发病率 预测模型
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