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一种copula驱动的时空变量联合分布构造方法
1
作者 段小刚 张凌波 +2 位作者 赵靖 童行伟 方伟华 《北京师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期598-604,共7页
针对一般有限混合分布,建立了均匀分布驱动目标分布的等价表达.基于该结论,以copula作为空间驱动变量,结合时间马尔可夫性设定,构建了针对更一般取值的时空变量联合分布模型框架.本工作源自Wilks多站点随机降雨发生器的形式化表达和机... 针对一般有限混合分布,建立了均匀分布驱动目标分布的等价表达.基于该结论,以copula作为空间驱动变量,结合时间马尔可夫性设定,构建了针对更一般取值的时空变量联合分布模型框架.本工作源自Wilks多站点随机降雨发生器的形式化表达和机制阐释,结果对更一般的时空变量联合分布建模具有指导意义. 展开更多
关键词 混合取值变量 马尔可夫性 Sklar定理 有限混合分布 随机表示
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有序数据的贝叶斯可加分位数回归
2
作者 姬永刚 朱壮 周茂袁 《南开大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期107-114,共8页
为了提升在协变量呈现非线性特征时数据的预测精确度,提出了二元贝叶斯可加分位数回归模型.这一方法尤其适用于那些传统线性模型难以应对的复杂情况.为了全面评估该模型的性能,引入了贝叶斯准则(包括DIC与LPML)以及混淆矩阵作为评价指标... 为了提升在协变量呈现非线性特征时数据的预测精确度,提出了二元贝叶斯可加分位数回归模型.这一方法尤其适用于那些传统线性模型难以应对的复杂情况.为了全面评估该模型的性能,引入了贝叶斯准则(包括DIC与LPML)以及混淆矩阵作为评价指标.通过模拟研究以及对实际数据的深入应用,所得结果充分证实了该模型的有效性. 展开更多
关键词 非线性 二元 可加分位数
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基于正则判别与样条回归的红外光谱微量物证鉴定研究
3
作者 王星 赵玉冰 +1 位作者 李杰 王元凤 《数理统计与管理》 北大核心 2025年第3期436-450,共15页
红外吸收光谱是法庭科学领域将犯罪现场中微量物证和非物证进行正确识别的重要技术。文章针对具有重复观测量小、高维、宽谱带且图像十分相近不易区分的红外光谱数据,提出了正则判别与函数型数据分析相结合的模型,该模型将用于有效波数... 红外吸收光谱是法庭科学领域将犯罪现场中微量物证和非物证进行正确识别的重要技术。文章针对具有重复观测量小、高维、宽谱带且图像十分相近不易区分的红外光谱数据,提出了正则判别与函数型数据分析相结合的模型,该模型将用于有效波数和波数带提取的双重分析目标。通过真实公开的基础材料含量有微小差异的油漆案例数据,开展了模型性能的实证研究,研究发现:(1)与常用的主成分分析降噪,广义线性套索路径法相比,正则判别有助于红外光谱标志性特征的提取,具有提取的特征准确度高和物证区分精度高的双稳健良好性能;(2)在提取标志性特征的基础上,进一步运用函数型数据分析中的同时置信带方法,通过样条回归估计协方差函数估计局部分段连续光谱波段。实验结果表明:正则判别与函数型数据分析的结合用于红外光谱稀疏标志特征的提取,精准鉴别不同物证和定量估计局部分段连续光谱段方面是行之有效的。 展开更多
关键词 独立正则判别 样条回归 质心收缩算法 红外吸收光谱 均值函数估计
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两部分分位数模型变分贝叶斯推断
4
作者 夏业茂 王鸿洋 康晴 《应用数学》 北大核心 2025年第4期1017-1032,共16页
为了探究外部因素对半连续变量在不同分位数上影响方式差异,本文建立了两部分分位数回归模型,并在变分贝叶斯框架内进行分析,构建了变分密度;同时,利用尖峰平板技术对特征因素进行了筛选.另外,建立了两种变分近似的一致性.经验结果展示... 为了探究外部因素对半连续变量在不同分位数上影响方式差异,本文建立了两部分分位数回归模型,并在变分贝叶斯框架内进行分析,构建了变分密度;同时,利用尖峰平板技术对特征因素进行了筛选.另外,建立了两种变分近似的一致性.经验结果展示了方法的有效性. 展开更多
关键词 两部分分位数模型 Pólya-Gamma表示 尖峰平板先验 变分贝叶斯
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Lévy风险模型下分红与破产相关函数的统计估计
5
作者 谢佳益 张志民 《应用概率统计》 北大核心 2025年第2期248-276,共29页
本文考虑在常数障碍分红策略下,谱负Lévy风险模型中分红与破产相关函数的统计估计.假设保险公司不考虑分红时的盈余过程采用一般的谱负Lévy过程进行建模,通过低频抽样观察可以得到保险公司总索赔金额和总红利支付的数据集.用F... 本文考虑在常数障碍分红策略下,谱负Lévy风险模型中分红与破产相关函数的统计估计.假设保险公司不考虑分红时的盈余过程采用一般的谱负Lévy过程进行建模,通过低频抽样观察可以得到保险公司总索赔金额和总红利支付的数据集.用Fourier余弦级数展开(COS)方法估计了分红与破产相关函数,并推导了估计量的收敛速率.大量的数值实验表明,当样本量有限时估计非常有效. 展开更多
关键词 分红 非参数估计 COS方法 Lévy风险模型 期望折现罚函数
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基于改进的加权动态时间规整的面板数据聚类方法
6
作者 韩柳沅 邓光明 《桂林理工大学学报》 北大核心 2025年第2期279-284,共6页
在面板数据聚类过程中引入动态时间规整(DTW)进行样本之间的相似性度量,极易出现不合理的匹配情况且在匹配过程中未考虑数据的形状相似性。针对这一问题,采用一种欧氏距离和斜率相结合的方法构造加权动态时间规整(WDTW)的距离函数,并利... 在面板数据聚类过程中引入动态时间规整(DTW)进行样本之间的相似性度量,极易出现不合理的匹配情况且在匹配过程中未考虑数据的形状相似性。针对这一问题,采用一种欧氏距离和斜率相结合的方法构造加权动态时间规整(WDTW)的距离函数,并利用现有的聚类算法实现面板数据的聚类。该方法能够有效改善序列匹配中因过度拉伸或压缩导致的聚类准确性低的问题,并综合考虑在匹配过程中数据的数值相似性与形状相似性,通过调整数值与形状不同的权重来适应不同的数据集以得到最优的聚类结果。数值模拟的结果表明,该方法能有效提升聚类的准确度,并且由实证分析的聚类结果可以看出,该方法能够实现面板数据的合理聚类,使其更贴合实际情况。 展开更多
关键词 面板数据 主成分分析 加权动态时间规整 形状相似性 聚类评价指标
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带有缺失协变量的两部分模型推断
7
作者 康晴 夏业茂 《应用数学》 北大核心 2025年第3期872-885,共14页
在两部分模型框架内讨论了不同缺失机制对协变量选择的影响;对连续协变量的缺失机制考虑了一般的情形,并对不同缺失情形下的模型建立选择程序.马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法被用于后验抽样.统计推断建立在后验样本的经验分布基础上.随机... 在两部分模型框架内讨论了不同缺失机制对协变量选择的影响;对连续协变量的缺失机制考虑了一般的情形,并对不同缺失情形下的模型建立选择程序.马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法被用于后验抽样.统计推断建立在后验样本的经验分布基础上.随机模拟和CHFS数据分析展示了方法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 两部分回归模型 缺失协变量 MCMC抽样 CHFS数据
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基于GPGN算法的泊松回归稀疏优化
8
作者 赵子榕 王思洋 《应用概率统计》 北大核心 2025年第3期393-403,共11页
泊松回归模型作为广义线性回归模型之一,被广泛应用于计数型数据分析.随着计算机技术的迅速发展,获取和存储的变量越来越多,所建立模型越来越复杂.针对泊松回归模型的稀疏优化问题,本文考虑带有L_(0)惩罚的泊松回归稀疏约束模型,应用二... 泊松回归模型作为广义线性回归模型之一,被广泛应用于计数型数据分析.随着计算机技术的迅速发展,获取和存储的变量越来越多,所建立模型越来越复杂.针对泊松回归模型的稀疏优化问题,本文考虑带有L_(0)惩罚的泊松回归稀疏约束模型,应用二阶贪婪投影梯度牛顿(Greedy Projected Gradient Newton,简称GPGN)算法估计参数.通过在合成数据集进行模拟研究说明算法的有效性,并将泊松回归应用于基于Wi-Fi信号预测楼层的建模分析,验证了GPGN算法在泊松回归稀疏约束优化问题中的优良表现. 展开更多
关键词 GPGN算法 泊松回归模型 L0惩罚 稀疏约束
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面向时空面板数据的综合评价模型构建及应用 被引量:4
9
作者 安博文 许培源 +1 位作者 何伟军 袁亮 《统计与信息论坛》 北大核心 2025年第1期3-20,共18页
相关特征、时间特征和空间特征是时空面板数据决策中无可避免的三重特征。以三重特征为切入点给出相关因子、时间因子和空间因子的内涵定义,基于非参数方法利用互信息、卷积算法和转移概率分别度量三种因子;以AHP方法为例构建面向时空... 相关特征、时间特征和空间特征是时空面板数据决策中无可避免的三重特征。以三重特征为切入点给出相关因子、时间因子和空间因子的内涵定义,基于非参数方法利用互信息、卷积算法和转移概率分别度量三种因子;以AHP方法为例构建面向时空面板数据的综合评价模型,按照六条路径构造三因子判断矩阵,对通过一致性检验的赋权类型采用SPBIC准则选出最优结果;通过2001-2021年290个城市的数字经济发展指数合成,讨论时空AHP在实证分析中的特有功能。实例结果表明:六种赋权类型的数字经济发展指数在动态演变、时间收敛和空间集聚等趋势上有同有异,SPBIC准则的作用在于从多种赋权类型中选出最优结果以保证量化分析结论的唯一性;评价指标权重系数具有时空双维异质性及指标维度异质性,具体表现在偏好程度及次序等方面且各指标权重系数的时空双维异质性亦有区别,体现出时空综合评价模型的特有功能--因时因地判断影响综合指数的关键因素;赋权结果对时间因子粘性和空间因子粘性具有敏感性,指标权重系数随两种因子粘性的变化趋势不同,两种因子粘性都会影响特定时期特定城市综合指数的相对大小及排名,这使得时空AHP在实证分析中具有时空性、普适性和异质性等功能--适时加入时间因子和空间因子、灵活设定跨度时间和辐射范围以及通过时空因子粘性进行异质性讨论。 展开更多
关键词 时空面板数据 AHP判断矩阵 时空双维异质性 时空因子粘性 数字经济
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基于PCA-GARCH-LSTM模型的股价预测研究
10
作者 姜敏 张楚沂 孙德山 《软件导刊》 2025年第1期43-48,共6页
股市波动日益成为社会的焦点话题,如何高效且准确地预测股票价格成为当前热门研究课题。为减少计算量并提高工作效率,在预测前对股票数据采用降维技术,同时考虑股票波动情况,结合主成分分析(PCA)、广义自回归条件异方差(GARCH)和长短期... 股市波动日益成为社会的焦点话题,如何高效且准确地预测股票价格成为当前热门研究课题。为减少计算量并提高工作效率,在预测前对股票数据采用降维技术,同时考虑股票波动情况,结合主成分分析(PCA)、广义自回归条件异方差(GARCH)和长短期记忆网络(LSTM)3种模型,构建组合模型进行股价预测。为检验模型预测效果,以上证指数和中证500指数为例,对收盘价进行预测。对比实验结果表明,该PCA-GARCH-LSTM组合模型的RMSE、MAE、MAPE值均小于其他对照模型,证明了该模型预测的有效性。 展开更多
关键词 PCA模型 GARCH模型 LSTM模型 组合模型 股价预测
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一种可供选择的敏感问题项目计数调查法
11
作者 汪宇 闫在在 《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》 2025年第2期184-192,共9页
针对经典项目计数法中存在的“天花板和地板效应”,采用将敏感问题与一个非敏感问题进行复合的方法,设计一种新的估计敏感问题比例的项目计数法。在新方法中,两个实验组中都包含敏感问题。理论和数值模拟结果表明,在一定条件下,新方法... 针对经典项目计数法中存在的“天花板和地板效应”,采用将敏感问题与一个非敏感问题进行复合的方法,设计一种新的估计敏感问题比例的项目计数法。在新方法中,两个实验组中都包含敏感问题。理论和数值模拟结果表明,在一定条件下,新方法可以获得更有效的估计量,该方法不仅提高了隐私保护度,也消除了经典项目计数法的“天花板和地板效应”。 展开更多
关键词 敏感性问题 项目计数法 随机化回答技术
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基于热重参数和氨基酸等3种不同产地小茴香化学计量学分析
12
作者 闻群艳 吴国勇 +2 位作者 周利兵 江妮 覃冬雪 《山东化工》 2025年第14期126-130,135,共6页
通过多指标评价小茴香质量,选择产地为山西省太原市、甘肃省临夏回族自治州、甘肃省兰州市的3种小茴香作为研究对象,测定3种小茴香的燃烧热、微量元素、燃烧稳定性、脂肪、粗纤维、灰分、氨基酸。实验结果表明:3种小茴香燃烧热大小排列... 通过多指标评价小茴香质量,选择产地为山西省太原市、甘肃省临夏回族自治州、甘肃省兰州市的3种小茴香作为研究对象,测定3种小茴香的燃烧热、微量元素、燃烧稳定性、脂肪、粗纤维、灰分、氨基酸。实验结果表明:3种小茴香燃烧热大小排列顺序为山西太原市>甘肃省临夏回族自治州>甘肃省兰州市;燃烧稳定性排列顺序山西省太原市>甘肃省兰州市>甘肃省临夏回族自治州;粗纤维含量大小顺序为甘肃省临夏回族自治州>山西省太原市>甘肃省兰州市;脂肪含量大小顺序为甘肃省临夏回族自治州>山西省太原市>甘肃省兰州市;灰分含量大小顺序为甘肃省临夏回族自治州>甘肃省兰州市>山西省太原市。3种小茴香燃烧热、热重分析参数、脂肪、粗纤维、灰分、微量元素、氨基酸的综合评价多指标排序为-0.7042,0.7291,-0.0249。3种小茴香燃烧热、热重分析参数、脂肪、粗纤维、灰分、微量元素、氨基酸测定的综合评价多指标排序为甘肃省临夏回族自治州>甘肃省兰州市>山西省太原市。本研究建立了3种小茴香的多指标分析评价体系,为小茴香的研究提供科学的参考。 展开更多
关键词 小茴香 热重分析 氨基酸
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正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计
13
作者 胡桂开 陈美仰 《应用数学》 北大核心 2025年第4期1167-1176,共10页
本文主要对正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计进行研究.首先,基于参数的混合最小二乘估计构造了回归系数和误差方差的同时线性贝叶斯估计,即参数向量的线性贝叶斯估计;其次,基于均方误差矩阵准则分析了各个估计的优良性质... 本文主要对正态随机约束线性模型中参数向量的线性贝叶斯估计进行研究.首先,基于参数的混合最小二乘估计构造了回归系数和误差方差的同时线性贝叶斯估计,即参数向量的线性贝叶斯估计;其次,基于均方误差矩阵准则分析了各个估计的优良性质;最后,分别采用数值模拟和实例分析论证了理论结果.结果表明:线性贝叶斯估计在均方误差准则下优于混合最小二乘估计、混合极大似然估计等估计. 展开更多
关键词 线性贝叶斯估计 均方误差矩阵 参数向量 随机约束线性模型
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基于成对样本比较的相对贫困识别特征正交筛选方法
14
作者 常志朋 陈闻鹤 《安徽工业大学学报(自然科学版)》 2025年第3期344-351,共8页
为解决相对贫困识别特征筛选问题,提出一种基于成对样本比较的正交筛选方法。采用成对比较方式收集“存在相对贫困”和“不存在相对贫困”两类成对样本集;基于同类样本拉近、非同类样本推远的思想设计特征子集评估函数,且采用正交试验... 为解决相对贫困识别特征筛选问题,提出一种基于成对样本比较的正交筛选方法。采用成对比较方式收集“存在相对贫困”和“不存在相对贫困”两类成对样本集;基于同类样本拉近、非同类样本推远的思想设计特征子集评估函数,且采用正交试验筛选特征。为验证方法有效性,以大别山区356户建档立卡农户和212户非建档立卡农户为样本,随机构建四组成对样本集筛选四组关键特征,采用逻辑回归、决策树、支持向量机、深度神经网络、随机森林、Boosting和朴素贝叶斯7种分类器进行性能测试。结果表明:除决策树分类器外,其余6种分类器在四组关键特征上的识别准确率、灵敏度、特异度和AUC值均超过90%;不同样本集筛选的特征识别性能差异较小,四组关键特征均能达到全特征集的识别效果。本文方法原理简单、操作便捷,适用于缺乏相对贫困划分标准或难以制定相对贫困划分标准的情形,能有效筛选识别特征。 展开更多
关键词 相对贫困 关键特征 特征筛选 成对比较 正交试验 马氏距离 大别山区 识别
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聚集数据线性模型参数的多元聚集改进的综合岭估计的相对效率
15
作者 余新宏 潘冠涛 《山东航空学院学报》 2025年第4期73-79,共7页
针对多元聚集数据的复共线性模型参数估计问题,岭估计是重要的参数估计方法,但是岭估计过于强调参数的稳定性而忽视了参数的无偏性。故利用Stein压缩理论技术,依托广义Liu型估计方法,给出了多元聚集改进的综合岭估计。研究了该类改进估... 针对多元聚集数据的复共线性模型参数估计问题,岭估计是重要的参数估计方法,但是岭估计过于强调参数的稳定性而忽视了参数的无偏性。故利用Stein压缩理论技术,依托广义Liu型估计方法,给出了多元聚集改进的综合岭估计。研究了该类改进估计的优良性,论证了其中两种相对效率的的上界限问题。 展开更多
关键词 线性模型 聚集数据 多元聚集数据 综合岭估计 相对效率
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多元广义线性模型经验似然方法分析
16
作者 朱春华 单苗慧 高启兵 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期7-13,共7页
针对多元广义线性模型,基于估计相关阵、广义估计方程和经验似然方法,本文构造出经验似然比统计量,此统计量能克服“工作相关阵”方法的误设定问题.在一定的条件下,本文也获得了经验似然比统计量渐近Wilks性质,该结果可用作未知参数向... 针对多元广义线性模型,基于估计相关阵、广义估计方程和经验似然方法,本文构造出经验似然比统计量,此统计量能克服“工作相关阵”方法的误设定问题.在一定的条件下,本文也获得了经验似然比统计量渐近Wilks性质,该结果可用作未知参数向量置信域的构造.最后,通过数值模拟对所提方法的有效性进行验证. 展开更多
关键词 多元广义线性模型 广义估计方程 经验似然 置信域
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矩阵因子模型的稳健估计方法
17
作者 杨霖 孔新兵 《数理统计与管理》 北大核心 2025年第5期855-870,共16页
高维矩阵因子模型是当前的研究热点,其稳健估计方法却少有探讨。本文以矩阵数据为整体,考虑用平滑Hampel损失函数估计高维矩阵因子模型,提出公共因子矩阵与因子载荷矩阵的稳健估计量。另外,利用秩最小化方法来稳健估计行和列因子的数量... 高维矩阵因子模型是当前的研究热点,其稳健估计方法却少有探讨。本文以矩阵数据为整体,考虑用平滑Hampel损失函数估计高维矩阵因子模型,提出公共因子矩阵与因子载荷矩阵的稳健估计量。另外,利用秩最小化方法来稳健估计行和列因子的数量。为了研究所提出的稳健方法相对于现有方法的实证性能,本文进行了广泛的数值研究。模拟结果表明,当数据为重尾时,特别是在t3分布下,本文所提出的HMFM方法的性能稳健且远优于现有方法;而当数据为轻尾时,其性能与现有方法类似,因此可以用于替代现有方法。对Fama-French金融投资组合数据集的应用说明了其在实证方面的有效性。 展开更多
关键词 矩阵因子模型 Huber损失函数 平滑Hampel损失函数 特征值比估计量 增长比估计量 秩最小化方法
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一类比插补在具有缺失数据的Eichhorn模型中的应用
18
作者 李珊珊 杜永霞 《长春工程学院学报(自然科学版)》 2024年第4期122-128,共7页
对Eichhorn模型中的缺失数据采用比插补方法,并充分利用辅助信息提高敏感问题的估计精度。当辅助变量的数字特征如标准差、变异系数、相关系数等已知时,借鉴Walsh、Reddy和Srivastava在直接调查中构造估计量的思想,结合辅助变量的数字... 对Eichhorn模型中的缺失数据采用比插补方法,并充分利用辅助信息提高敏感问题的估计精度。当辅助变量的数字特征如标准差、变异系数、相关系数等已知时,借鉴Walsh、Reddy和Srivastava在直接调查中构造估计量的思想,结合辅助变量的数字特征对总体均值提出一类比插补方法,最后通过理论比较和数值模拟得出提出的插补方法比传统的方法效率更高。 展开更多
关键词 项目无回答 比插补 Eichhorn模型 辅助变量
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基于分段组合VARX模型的中国出境游客数量预测
19
作者 王雯 李丰 《经济管理学刊》 2025年第1期255-284,共30页
本文对结构性变化的旅游需求进行研究,基于带有外生变量的向量自回归(VARX)模型,提出了一种分段组合预测的方法。与既有研究普遍采用的基于完整数据集构建组合预测模型不同,本文创新性地将时间因素纳入组合预测考量,通过将不同时间段的... 本文对结构性变化的旅游需求进行研究,基于带有外生变量的向量自回归(VARX)模型,提出了一种分段组合预测的方法。与既有研究普遍采用的基于完整数据集构建组合预测模型不同,本文创新性地将时间因素纳入组合预测考量,通过将不同时间段的变量视为独立的单元,构建出分段时间序列数据集的组合预测模型。该方法以游客的网络搜索行为作为外生变量用于预测旅游人数,并捕捉这些外生变量在不同时间节点上对旅游人数产生的差异化影响,特别是在新冠疫情等突发冲击下的动态变化。实证结果显示,VARX模型的分段组合在预测中国出境旅游人数时展现出更高的准确性,其预测精度因考虑了外生变量在不同时间段的特异性影响而得以提升。事后分析进一步显示,特别是针对2024年中国出境旅游趋势的外样本预测结果,随着全球旅游市场的逐步复苏,中国出境旅游人数将呈现积极向上的增长态势。这一结论与现有公开文献中的趋势分析相吻合,进一步印证了本文预测方法的实践应用价值。 展开更多
关键词 带有外生变量的向量自回归模型 分段组合 旅游预测
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大学生创新绩效影响因素实证研究——以“互联网+”创新创业大赛为例
20
作者 刘章 滕佳敏 魏毅 《创新与创业教育》 2025年第1期84-94,共11页
学科与科技竞赛对培养高校学生的创新能力具有重要导向作用,探讨该类赛事对大学生创新绩效的影响具有重要意义。以“互联网+”创新创业大赛为例,通过探索性与验证性因子分析,得到影响该赛事中大学生创新绩效的七个关键因素。量化评估与... 学科与科技竞赛对培养高校学生的创新能力具有重要导向作用,探讨该类赛事对大学生创新绩效的影响具有重要意义。以“互联网+”创新创业大赛为例,通过探索性与验证性因子分析,得到影响该赛事中大学生创新绩效的七个关键因素。量化评估与实证分析的结果表明,创新特质、创新氛围以及导师素质对大学生创新绩效有显著影响;根据实证研究结果,提出高等学校依托竞赛提升大学生创新绩效的建议与实施策略。 展开更多
关键词 大学生创新绩效 “互联网+”创新创业大赛 影响因素
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