一種預測能源需求總量的taps模型

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1、 管理科學與工程專業(yè)畢業(yè)論文 [精品論文] 一種預測能源需求總量的TA-PS模型 關鍵詞：能源需求 組合預測 TA-PS模型 支持向量機 摘要：能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源?？茖W地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)

2、業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模

3、型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 正文內(nèi)容 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源?？茖W地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序

4、列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮

5、到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源?？茖W地對能源需求進

6、行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量

7、即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億

8、噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源?？茖W地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些

9、影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型

10、TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源?？茖W地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手

11、，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預

12、測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源?？茖W地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需

13、求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之

14、間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會

15、進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源?？茖W地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列

16、分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總

17、量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源。科學地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人

18、口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978

19、～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源?？茖W地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的

20、TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用

21、支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源。科學地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟

22、的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相

23、結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政

24、策具有一定的參考價值。 能源是人類生存、經(jīng)濟發(fā)展、社會進步和現(xiàn)代文明不可缺少的重要物質(zhì)資源。科學地對能源需求進行預測，對于制定正確的能源發(fā)展規(guī)劃，促進我國國民經(jīng)濟的發(fā)展以及構(gòu)建節(jié)約型社會具有重要的意義。本文在分析能源需求影響因素的基礎上，從能源系統(tǒng)的非線性特征出發(fā)，將時間序列預測和回歸預測相結(jié)合，提出了預測我國能源需求總量的TA-PS模型。 1、從我國能源的供給和消費現(xiàn)狀入手，探討了能源供給、消費和需求之間的關系；采取定性、定量相結(jié)合的方法分析了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口和城市化水平、能源價格等因素對能源需求的影響，并對這些影響因素進行了多元相關分析。 2、構(gòu)建了預測我國

25、能源需求總量的TA-PS模型。先用確定性加隨機性時間序列分析的方法，消除我國能源需求序列的增長趨勢，對非趨勢分量即殘差序列進行ARMA建模，得到趨勢外推與ARMA相結(jié)合的時間序列模型，即TA模型。同時，為了消除影響因素之間的信息重疊，用主成份分析對輸入變量集進行預處理，并考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本條件下不穩(wěn)定以及過擬合的缺點，采用支持向量機對我國能源需求總量進行回歸建模，得到能源需求預測的PS模型。然后將時間序列分析和回歸分析相結(jié)合.分別構(gòu)建并聯(lián)和串聯(lián)兩種TA-PS模型。 3、用1978～2006年的數(shù)據(jù)對所建模型進行實證分析，結(jié)果表明串聯(lián)型TA-PS模型具有更好的可解釋性，是一種比較有效的預

26、測方法。根據(jù)該模型對我國2010、2020年的能源需求總量進行預測，結(jié)果分別為26.56億噸標準煤和45.45億噸標準煤，與國內(nèi)權(quán)威學者的預測結(jié)果一致，對制定能源政策具有一定的參考價值。 《《《特別提醒》》》：正文內(nèi)容由PDF文件轉(zhuǎn)碼生成，如您電腦未有相應轉(zhuǎn)換碼，則無法顯示正文內(nèi)容，請您下載相應軟件，下載地址為 。如還不能顯示，可以聯(lián)系我q q 1627550258 ，提供原格式文檔。 " 垐垯櫃換燙梯葺銠? endstream endobj 2 x滌?`U'閩AZ箾F

27、TP鈦 X飼?狛]P?燚\?琯嫼b?袍*﹁甒?]颙嫯'??4)=r宵?i?]j彺帖B3锝檡骹>笪yLrQ#?0鯖l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛枒l壛>渓?@擗#?"?#€綫G劌#K芿${` ?⒊7.耟?~??Wa癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb皗E|?pDb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳$[Fb癳 $[Fb癳$[F?責鯻0橔C,f薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵 秾腵薍秾腵% ?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍G??螪t俐猻覎?烰:X=[勢})[趯飥?媂^s劂/x?矓w豒庘q?唙?鄰爖媧\ㄤA|Q趗擓蒚?緱^ ~鱔嗷P?笄nf(鱂匧叺9就菹$