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基于数字孪生的航班延误时间预测方法
1
作者 丁建立 黄辉 曹卫东 《航空计算技术》 2024年第4期49-53,共5页
为了更加准确和高效地预测大面积航班延误时间,提出了基于数字孪生的航班延误时间预测方法。首先,从航班链整体的角度出发,依据航班运行业务特点和数字孪生技术特征设计了航班链数字孪生系统框架,综合航班链全生命周期内相关航班和机场... 为了更加准确和高效地预测大面积航班延误时间,提出了基于数字孪生的航班延误时间预测方法。首先,从航班链整体的角度出发,依据航班运行业务特点和数字孪生技术特征设计了航班链数字孪生系统框架,综合航班链全生命周期内相关航班和机场的运行状态特征;其次,基于Fastformer和GraphSAGE模型设计了航班链时空特征提取模型(ST-Former),充分挖掘航班之间的时空关联特征。实验表明,该方法预测效率和准确度显著提升,平均预测误差在3 min左右。 展开更多
关键词 航班延误预测 数字孪生 时空关联特征 Fastformer GraphSAGE
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机场航班延误恢复的强化学习算法
2
作者 丁建立 刘德康 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期50-58,共9页
机场出现航班延误会导致飞行器和乘客滞留机场,若航班延误恢复调度不当会扩大延误造成的损失。针对航班延误恢复调度的损失最小化问题,设计了延误总损失计算的目标函数,构建航班延误恢复马尔科夫决策过程,建立了机场航班延误恢复重排班... 机场出现航班延误会导致飞行器和乘客滞留机场,若航班延误恢复调度不当会扩大延误造成的损失。针对航班延误恢复调度的损失最小化问题,设计了延误总损失计算的目标函数,构建航班延误恢复马尔科夫决策过程,建立了机场航班延误恢复重排班模型。为了解决计算的复杂性问题,采用深度学习神经网络参数化策略函数对减小延误损失目标函数值的策略进行参数化,利用奖励函数和优势函数对其进行训练,提出了一种机场航班延误恢复强化学习算法。研究结果表明:该算法能够将航班延误总损失降低7.83%,将旅客延误时长降低7.23%,相比于其他算法,该算法在时间和性能上均取得优势。 展开更多
关键词 交通运输工程 航班延误恢复 延误损失 航班重排班 马尔科夫决策 深度强化学习
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基于GBDT的多时刻航班过站关键节点时间预测模型
3
作者 丁建立 冯昊 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第6期27-33,共7页
为准确预测离港、起飞等航班过站关键节点时间,提高繁忙机场运行效率,本文提出一种基于梯度提升决策树(GBDT,gradient boosting decision tree)的多时刻航班过站关键节点时间预测模型。首先,按产生时刻划分航班信息数据项类别;其次,基于... 为准确预测离港、起飞等航班过站关键节点时间,提高繁忙机场运行效率,本文提出一种基于梯度提升决策树(GBDT,gradient boosting decision tree)的多时刻航班过站关键节点时间预测模型。首先,按产生时刻划分航班信息数据项类别;其次,基于GBDT算法和Spark平台分别构建不同过站时刻的航班过站关键节点时间预测模型;最后,以实时计算方式获取和处理航班数据,实现在多个时刻对航班离港时间和起飞时间进行动态预测。实验结果表明,该模型具有良好的预测表现,并与其他算法进行对比,预测效果最优,±15 min内预测准确率达到95.6%。 展开更多
关键词 航班过站关键节点时间 梯度提升决策树(GBDT) Spark平台 动态预测
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面向多维时间序列异常检测的时空图卷积网络 被引量:3
4
作者 王静 何苗苗 +1 位作者 丁建立 李永华 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期170-181,共12页
针对现有多维时间序列异常检测模型对局部和全局时空依赖性捕获能力不足的问题,提出一种基于时空图卷积网络的多维时间序列异常检测模型。首先,在时间维度上利用扩张因果卷积和多头自注意力机制,分别捕获短期和长期时间依赖性,并且引入... 针对现有多维时间序列异常检测模型对局部和全局时空依赖性捕获能力不足的问题,提出一种基于时空图卷积网络的多维时间序列异常检测模型。首先,在时间维度上利用扩张因果卷积和多头自注意力机制,分别捕获短期和长期时间依赖性,并且引入通道注意力来学习不同通道的重要性权重;其次,在空间维度上利用静态图学习层根据节点嵌入构建静态图邻接矩阵,旨在捕获多维时间序列数据的全局空间依赖性,同时利用动态图学习层构建一系列演化的图邻接矩阵,旨在建模局部动态的空间依赖性;最后,联合优化重构模型和预测模型,通过重构误差和预测误差计算异常分数,然后比较阈值和异常分数的关系,进而检测异常。在MSL、SMAP和SWaT三个公开数据集上的实验结果表明,该模型在异常检测性能指标F1分数方面优于OmniAnomaly、MTAD-GAT和GDN等相关的基线模型。 展开更多
关键词 图卷积网络 时空依赖 多维时间序列 异常检测
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基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法 被引量:8
5
作者 丁建立 杨海彤 顾彬 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期257-261,共5页
为了对航班实时延误情况做出准确的预测,在生物免疫检测的基础上,借鉴模糊隶属度的思想,提出了模糊免疫预测方法。给出了自体/非自体、抗体/抗原的定义以及抗体对延误航班集合的隶属度函数。在预测过程中,实时监测外界环境变化,自适应... 为了对航班实时延误情况做出准确的预测,在生物免疫检测的基础上,借鉴模糊隶属度的思想,提出了模糊免疫预测方法。给出了自体/非自体、抗体/抗原的定义以及抗体对延误航班集合的隶属度函数。在预测过程中,实时监测外界环境变化,自适应调整λ-截集,选取符合当前置信度的检测器,克服了基于确定性模型的局限性。对国内某大型机场做仿真实验表明,该方法比简单使用生物免疫方法更具适应性,能较准确地预测全天各个时段航班的延误数量。 展开更多
关键词 航班延误 模糊免疫策略 自适应调整 Λ-截集 实时预测
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基于免疫否定选择算法的机场航班延误状态检测与实现 被引量:12
6
作者 丁建立 仝冠生 徐涛 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期387-391,共5页
把免疫算法中的否定选择算法运用到航班延误状态的诊断检测与预测中,将生物免疫系统机制与机场航班运行机制联系起来,建立了相应的自体集合、检测细胞、抗原信息及它们之间的匹配模型,给出了检测方法。首先根据机场航班运行数据生成航... 把免疫算法中的否定选择算法运用到航班延误状态的诊断检测与预测中,将生物免疫系统机制与机场航班运行机制联系起来,建立了相应的自体集合、检测细胞、抗原信息及它们之间的匹配模型,给出了检测方法。首先根据机场航班运行数据生成航班检测的成熟检测器和记忆检测器,然后用否定选择算法和航班数据对检测器进行训练和改进,最后利用检测器中的信息对机场航班状态分段进行预测,获得每个时段的航班延误状况,为机场有关部门对航班延误应急处理提供决策支持。仿真实验表明,该方法能较准确地预测航班的延误状态,且实时性好。 展开更多
关键词 免疫否定选择算法 匹配模型 机场航班延误 状态预测
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基于贝叶斯网的航班过站时间动态估计 被引量:18
7
作者 丁建立 赵键涛 曹卫东 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期517-524,共8页
一架飞机每天要执行多个航班,从而形成航班链。前序航班进港后,若估计出飞机在机场的过站时间,后续航班的离港时间便可较准确给出。文中选取了对航班过站时间影响较为显著的几个因素,运用历史数据,采用最大似然估计进行贝叶斯网参数学... 一架飞机每天要执行多个航班,从而形成航班链。前序航班进港后,若估计出飞机在机场的过站时间,后续航班的离港时间便可较准确给出。文中选取了对航班过站时间影响较为显著的几个因素,运用历史数据,采用最大似然估计进行贝叶斯网参数学习并获得不同情况下过站时间的估计值。同时,利用贝叶斯网增量学习的特性,运用航班增量数据基于贝叶斯估计修正贝叶斯网参数,并用新的学习结果更新过站时间估计值。实验数据表明,所提出的方法能较好地对飞机过站时间进行估计。最后,对影响过站时间的各因素进行了灵敏度分析对比。 展开更多
关键词 航空运输 过站时间估计 贝叶斯网 增量学习 灵敏度分析
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一种新型航班延误组合预测模型 被引量:5
8
作者 丁建立 李华峰 《中国民航大学学报》 CAS 2011年第3期1-4,共4页
为了克服单一的航班延误预测模型在预报时的缺陷,在分析航班延误的特点的情况下,提出了一种基于危险模式和灰色预测组合的新型航班延误预测的方法。对这两种预测方法的结果采用加权组合预测的方式来预测航班延误的趋势变化,预测结果是... 为了克服单一的航班延误预测模型在预报时的缺陷,在分析航班延误的特点的情况下,提出了一种基于危险模式和灰色预测组合的新型航班延误预测的方法。对这两种预测方法的结果采用加权组合预测的方式来预测航班延误的趋势变化,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数动态确定。最后通过国内的某枢纽机场的航班延误情况进行了验证。实验表明该模型可以不受某一较差的预测模型影响,从而有较好的预测效果。 展开更多
关键词 航班延误 危险模式 抗原识别 灰预测 组合模型
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基于LightGBM的航班延误多分类预测 被引量:32
9
作者 丁建立 孙玥 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期847-854,共8页
航班延误是民航业的一大难题,提前对航班的延误情况进行预测,以采取合理的应对措施,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义。为提升预测性能,提出一种基于轻量级梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的航班延误多... 航班延误是民航业的一大难题,提前对航班的延误情况进行预测,以采取合理的应对措施,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义。为提升预测性能,提出一种基于轻量级梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的航班延误多分类预测模型。该模型结合航班信息与天气信息,运用方差过滤与递归特征消除进行特征筛选,并采用合成少数过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)与Tomek Link对数据进行不平衡处理,最后使用LightGBM进行建模,实现对航班延误时长的多分类预测。为验证模型的合理性,将所提模型与其他先进算法构建的模型进行对比。实验结果表明,所提模型在各种预测性能指标上结果更优,将预测精度提升至90%以上,同时大幅度降低了训练时间成本。 展开更多
关键词 航班延误 预测模型 轻量级梯度提升机 贝叶斯调参
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基于PSO-ELM特征映射的KNN分类算法 被引量:1
10
作者 丁建立 刘涛 +1 位作者 王家亮 曹卫东 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期152-156,共5页
针对传统极端学习机算法(ELM)和K近邻分类算法(KNN)在处理分类问题中存在的问题,提出一种基于PSOELM特征映射的KNN分类算法。该算法利用ELM的输入层权值和隐层神经元对输入样本进行非线性映射,并利用粒子群算法(PSO)寻找一组最优的ELM... 针对传统极端学习机算法(ELM)和K近邻分类算法(KNN)在处理分类问题中存在的问题,提出一种基于PSOELM特征映射的KNN分类算法。该算法利用ELM的输入层权值和隐层神经元对输入样本进行非线性映射,并利用粒子群算法(PSO)寻找一组最优的ELM映射参数,再将映射后的特征样本输入到KNN算法中,提高处理线性不可分问题的能力。在多个数据集上的实验结果表明,文中算法比KNN改进算法以及ELM改进算法有更高的分类正确率。 展开更多
关键词 K近邻分类算法 极端学习机 特征映射 粒子群算法 混合算法 线性不可分
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航班到港延误时长预测及特征分析 被引量:3
11
作者 丁建立 杨锟 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期246-255,共10页
为破除XGBoost模型的黑盒特性,增强模型的说服性,提出一种基于SHAP的可解释性航班到港延误时长预测模型。首先,对航班历史数据、天气数据进行融合,在融合数据的基础上进行异常值处理,并利用递归特征消除方法进行特征选择;其次,构建航班... 为破除XGBoost模型的黑盒特性,增强模型的说服性,提出一种基于SHAP的可解释性航班到港延误时长预测模型。首先,对航班历史数据、天气数据进行融合,在融合数据的基础上进行异常值处理,并利用递归特征消除方法进行特征选择;其次,构建航班延误时长预测模型,利用遗传算法进行参数调优,并与目前常用的模型进行对比;最后,在航班延误时长预测的基础上结合SHAP模型,从总体特征和特征间的相互关系2个角度分析特征的重要程度。实验结果表明,经过遗传算法调优的XGBoost模型预测精度更高,其中MAE降低了8.94%,RMSE降低了19.85%,MAPE降低了6.15%,且其模型精度更高。因此,SHAP模型破除了XGBoost模型的黑盒特性,增强了模型的可解释性,可为降低航班延误时长提供技术支持。 展开更多
关键词 航空运输管理 延误预测 极限梯度提升 参数寻优 可解释性 特征选择
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基于民航数据特性的重删固定长度分块方法 被引量:1
12
作者 丁建立 李慧 曹卫东 《中国民航大学学报》 CAS 2022年第4期32-37,共6页
针对民航数据在容灾备份时存在存储数据重复的问题,提出一种基于民航数据特性的重删固定长度分块方法。该方法根据民航数据类型的一致性,结合固定长度分块与可变长度分块的优势,设计了一种分块策略索引表的数据结构,为同种类型的数据提... 针对民航数据在容灾备份时存在存储数据重复的问题,提出一种基于民航数据特性的重删固定长度分块方法。该方法根据民航数据类型的一致性,结合固定长度分块与可变长度分块的优势,设计了一种分块策略索引表的数据结构,为同种类型的数据提供分块策略,节省了分块时寻找数据块边界的时间,将备份时重复数据的模拟重删率提高到97.8%~99.3%,比固定长度分块方法高11.8%~12.5%,比可变长度分块方法高2.5%~3.0%;同时,为新的数据类型建立新的分块策略,便于后续数据流匹配,提高命中精度。 展开更多
关键词 民航数据 容灾备份 重复数据删除 类型一致性 分块策略 模拟重删率
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基于特征约简与多层极限学习机的网络流量异常检测 被引量:3
13
作者 丁建立 刘亦舟 梁婷婷 《现代电子技术》 2022年第5期84-89,共6页
针对网络流量异常检测目前存在的数据维度大、冗余数据较多、准确率较低等问题,提出一种基于层次聚类和自编码器并结合多层极限学习机的网络流量异常检测模型。首先考虑数据特征之间的相关性,根据数据特征之间的相似性距离对特征维度进... 针对网络流量异常检测目前存在的数据维度大、冗余数据较多、准确率较低等问题,提出一种基于层次聚类和自编码器并结合多层极限学习机的网络流量异常检测模型。首先考虑数据特征之间的相关性,根据数据特征之间的相似性距离对特征维度进行层次聚类划分,将相关性较高的特征划分到同一特征子集中;然后利用自动编码器对每个特征子集进行约简,消除冗余信息降低检测数据计算量;最后以多层极限学习机作为分类器,利用约简后的特征数据进行网络流量异常检测建模。实验结果显示,文中模型在UNSW-NB15数据集上准确率达到了0.992,精确率达到了0.997。与其他检测方法相比,文中方法可以有效地约简数据特征,提高了检测的准确率和网络流量异常检测的性能。 展开更多
关键词 网络流量 异常检测 多层极限学习机 层次聚类 特征约简 冗余信息消除
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基于BERT-CNN编码特征融合的实体关系联合抽取方法 被引量:2
14
作者 丁建立 苏伟 《中国民航大学学报》 CAS 2023年第2期47-53,共7页
针对现有实体关系抽取模型结构复杂且抽取效果欠佳的问题,提出基于预训练的BERT(bidirectional encoder representation from transformers)与CNN(convolutional neural network)编码特征融合的实体关系联合抽取方法。首先,基于BERT-CN... 针对现有实体关系抽取模型结构复杂且抽取效果欠佳的问题,提出基于预训练的BERT(bidirectional encoder representation from transformers)与CNN(convolutional neural network)编码特征融合的实体关系联合抽取方法。首先,基于BERT-CNN编码的句子向量预测主语的首尾位置;其次,将预测的首尾位置索引句子中的特征向量作为预测主语的首尾向量,再将预测的主语首尾向量采用乘积方式进行特征融合得到主语向量;然后,将主语向量与句子向量以乘积方式融合得到新的句子编码向量,进而指导不同关系下宾语首尾位置的预测,得到实体关系三元组。为了验证模型效果,将本模型与其他类似算法模型在NYT与WebNLG公开数据集上进行对比实验,其准确率、召回率均优于对比模型且F1值分别达到92.75%与93.19%。 展开更多
关键词 BERT CNN 特征融合 二分类 实体关系联合抽取 实体关系三元组
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改进模糊C均值的客机空调系统退化评估算法 被引量:1
15
作者 丁建立 方正汉 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期142-149,共8页
针对使用快速存储记录器(Quick access recorder,QAR)数据进行大型客机空调系统健康评估与异常检测时面临的数据不平衡与先验知识不足的问题,本文提出一种基于改进模糊C均值(Fuzzy C‑means,FCM)的大型客机空调系统退化评估算法。该算法... 针对使用快速存储记录器(Quick access recorder,QAR)数据进行大型客机空调系统健康评估与异常检测时面临的数据不平衡与先验知识不足的问题,本文提出一种基于改进模糊C均值(Fuzzy C‑means,FCM)的大型客机空调系统退化评估算法。该算法计算故障状态与正常状态的距离,并基于大型客机空调系统的物理特性优化了FCM算法的距离函数,引入了左右空调组件的状态差作为评估标准。本算法有效地解决了现行方法存在的过拟合问题,并且对于部件的前期退化有更高的敏感性,能够有效的反映性能退化的中间过程。为航空公司安排航班计划与维修计划,降低运行成本提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 快速存储记录器数据 空调系统 退化评估 改进模糊C均值算法 故障状态
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基于数字孪生的航班链延误动态预测模型 被引量:1
16
作者 丁建立 吴俣 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期859-867,共9页
针对复杂多变的航班运行环境,提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型,以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建,采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测,并提出一种混合优化策略进... 针对复杂多变的航班运行环境,提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型,以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建,采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测,并提出一种混合优化策略进行模型参数的动态优化,最后通过孪生数据驱动的链式分析方法实现了全航班链的延误分析与修正。采用国内航班数据进行实验,得到在各个窗口下的航班延误平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)为11.79 min,低于其他基线模型和静态模型;且引入孪生数据驱动分析和修正后,紧随其后的航班预测误差比此前进一步降低了6.44%。结果表明,模型有利于数字孪生航班链系统实现虚实交互,并具有优良的预测精度和自适应性。 展开更多
关键词 航班延误预测 航班链 数字孪生 动态数据驱动 虚实交互
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基于持久性内存的民航重复数据删除方法
17
作者 丁建立 李慧 《现代电子技术》 2022年第10期131-136,共6页
针对民航数据在存储、容灾备份时存在数据量大、备份时间长的问题,文中改进基于机械硬盘的传统去重方法,提出一种基于持久性内存(PM)的民航重复数据删除方法。该方法根据民航数据长度小而数量多的特点,采用基于位置的内容比较重删法,首... 针对民航数据在存储、容灾备份时存在数据量大、备份时间长的问题,文中改进基于机械硬盘的传统去重方法,提出一种基于持久性内存(PM)的民航重复数据删除方法。该方法根据民航数据长度小而数量多的特点,采用基于位置的内容比较重删法,首先采集文件数据块的指纹并提取指纹样本;然后利用持久性内存,根据指纹样本的ID定位文件位置;再匹配内容,判断是否需要进行二次细化分析;最后进行重删或备份。实验结果表明,与传统重删方法相比,文中优化方法在对民航数据库进行容灾备份时能够去除的重复数据占比约为98.08%,相较传统方法去重时间缩短1 2~2 3,所提方法能够提高去重效率,减少存储空间开销,使网络传输的带宽压力最小化。 展开更多
关键词 民航数据 重复数据删除 持久性内存 文件定位 重复率阈值 容灾备份
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基于微观交通仿真的居住小区道路交通噪声研究 被引量:3
18
作者 蔡铭 王海波 +1 位作者 余志 丁建立 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第24期48-55,共8页
采用微观交通仿真对居住小区的道路交通噪声进行动态模拟研究。通过微观交通仿真技术进行路网建模及车辆的动态交通仿真,结合车辆噪声排放模型以及噪声传播模型,考虑噪声在建筑物间的反射和衍射,实现了对居住小区在路网用户均衡和非均... 采用微观交通仿真对居住小区的道路交通噪声进行动态模拟研究。通过微观交通仿真技术进行路网建模及车辆的动态交通仿真,结合车辆噪声排放模型以及噪声传播模型,考虑噪声在建筑物间的反射和衍射,实现了对居住小区在路网用户均衡和非均衡条件下的交通噪声动态模拟,分析了新增道路穿越小区对小区噪声的影响,模拟了不同建筑物布局下居住小区交通噪声的声场分布。通过道路交通噪声的动态模拟不仅得到小区噪声的等效连续声级,还掌握了其波动起伏特性。最后,进行了实地交通与噪声监测,实测与模拟结果对比表明该方法精确可行。 展开更多
关键词 道路交通噪声 居住小区 微观交通仿真 新增道路 建筑物布局
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航班延误预警指标体系与预警量级构建 被引量:19
19
作者 吕宗平 胡欣 丁建立 《航空计算技术》 2010年第1期1-4,共4页
为了对机场航班延误状况进行有效评价,考虑了航班延误的影响规模、影响程度、影响范围,采用了六个预警指标即延误率、平均延误时间、受影响航班架次、受影响航空公司数、受影响目的地机场数、延误旅客人数,构建了航班延误预警指标体系... 为了对机场航班延误状况进行有效评价,考虑了航班延误的影响规模、影响程度、影响范围,采用了六个预警指标即延误率、平均延误时间、受影响航班架次、受影响航空公司数、受影响目的地机场数、延误旅客人数,构建了航班延误预警指标体系。由模糊层次分析法(FAHP)得到各指标权重,利用模糊综合评判法对航班延误状况进行综合评价。评价结果表明:预警指标能较准确地反映航班延误状况,评价结果客观,可作为机场航班延误预警参考使用。 展开更多
关键词 航班延误 预警指标体系 模糊层次分析 模糊综合评判
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抽油杆防喷防顶技术 被引量:4
20
作者 姚博 鲁胜伟 +1 位作者 丁建立 彭华平 《西部探矿工程》 CAS 2009年第10期61-62,共2页
针对检泵进行起下抽油杆无有专门的防喷、防顶装置而开发的抽油杆防喷、防顶装置,解决了起下抽油杆突发井喷或井喷失控的技术难题。有效地控制油气资源的浪费和作业成本的支出。
关键词 检泵 起下抽油杆 防喷技术 防顶技术 研究
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