人数模型范文(精选8篇)
人数模型 第1篇
1数据来源及数据变化的特征分析
1.1数据来源
通过整理海南省旅游统计的相关数据,可以得到海南省历年接待旅游者人数的数据如表1所示。
万人次数
1.2数据特征
应用SPSS软件,绘制表1中数据的序列图,如图1所示。由图1可以看出,海南接待旅游者人数明显具有以下特征。
1.2.1逐步增长性
随着生活水平的不断提高,人们出游愿望的增强,国内旅游不断发展,旅游者的人数增长迅速。近年来,海南省根据省情确立了旅游业龙头产业地位, 加强旅游基础设施和接待设施建设,同时,进一步加大了海南旅游市场营销和推广力度,提高了海南的知名度和旅游对象物的吸引力。因此,海南接待旅游者人数逐年增长是符合实际的。
1.2.2季节波动性
由于海南的气候冬季相对温暖,夏季相对火热, 海南旅游资源的吸引力也呈现出明显的季节性,每年的10月到第二年的3月为海南旅游需求的旺季,旅游者人数相对较多;其它季节为海南旅游需求的淡季,旅游者人数也相应较少。因此,海南接待旅游人数呈现季节波动也是符合实际的。
同时,海南和其它各地旅游者人数均受外部环境中的一些不可控制的随机干扰因素影响,如自然灾害、政治动乱、疾病、战争等因素。
2ARIMA时间序列模型建立与预测
2.1时间序列稳定性检验
对原始数据进行一阶差分和一阶季节差分运算后,再对差分后的数据,绘制序列图,如图2所示。由图可以看出,海南省历年旅游者人数的长期趋势和季节波动性得到改善,时间序列基本平稳。
2.2自相关图和偏自相关图
对原始数据进行自然对数转换、一阶差分运算和一阶季节差分运算,然后再对运算后的时间序列的绘制如图3和图4所示的自相关图和偏制相关图。由图可以看出,经过自然对数转换、一阶差分运算和一阶季节差分运算后,时间序列的自相关图和偏自相关图均1步截尾。
2.3ARIMA时间序列模型检验
根据上述自相 关和偏自 相关图,选择模型 为ARIMA(1,1,0)(1,0,0)。应用IBM SPSS Statistics 19建立模型,并对模型进行检验,结果如表2、表3和图5所示。
由表2可以看出,模型统计量表示模型拟合效果较好。由表3可以看出,各参数的显著性较强,除AR的显著性概率接近0.05之外,其它各参数的显著性概率均小于0.05,均通过假设检验。由图5可以看出,模型对原始数据的拟合情况较好,可以使用模型进行短期预测。
2.4ARIMA时间序列模型预测
在SPSS数据窗口中,输入2013年12月、2014年1月、2014年2月、2014年3月等时间数据,应用ARIMA(1,1,0)(1,0,0)对这4个时间的旅游者人数预测结果如表4和图6所示。
由表4可以看出,2013年12月、2014年1月、 2014年2月、2014年3月,海南省的旅游者人数预测值分别为429.88万人次、362.54万人次、355.02万人次、345.17万人次。
For each model,forecasts start after the last non-missing in the range of the requested estimation period,and end at the last period for which non-missing values of all the predictors are available or at the end date of the requested forecast period,whichever is earlier.
3结束语
旅游目的地接待的旅游者人数受到旅游地资源吸引力、旅游服务质量、旅游者偏好、旅游者收入等多种因素影响,而这些因素之间又有着错综复杂的关系,综合考虑各种因素,采用结构性的因果模型准确预测旅游者人数具有较大的困难。对于时间序列的短期预测来说,随机时序模型ARIMA是一种精度较高的模型。[2]
本文建立的ARIMA(1,1,0)(1,0,0)模型对海南省历年接待旅游者人数数据拟合效果较好,对旅游者人数进行短期预测具有较高的准确率。但是,模型中AR部分的显著性概率略大于0.05,模型的精准度受到一定影响。这一点还需要后续的研究中不断改进。
摘要:根据历年海南接待旅游者人数相关数据,分析海南接待旅游者人数的长期趋势、季节性和随机扰动等特征,应用SPSS软件,建立ARIMA时间序列模型,对海南旅游者人数进行预测。
城镇新增就业人数 第2篇
展望:城镇劳动力供求矛盾依然突出,中国努力实现充分就业
“十二五”时期,中国人口将达到13.7亿人,劳动年龄人口增长仍处在高峰期,城镇需就业的劳动力年均为2500万人,比“十一五”多100万人。中国GDP增长一个百分点,所带动的就业人数大体在100万人左右。综合考虑工业化、城镇化加速等有利因素,以及出口增速趋缓、结构调整产生新的失业等不利因素,假定经过努力每年城镇新增就业岗位能继续保持在900万个,再加上补充自然减员,年均也只能提供1200万个就业机会,劳动力供求缺口仍在1300万人左右,城镇劳动力供求矛盾依然突出。面对这种严峻的形势,中国提出实施就业优先战略,千方百计扩大就业创业规模,加强公共就业服务,健全劳动者自主择业、市场调节就业、政府促进就业相结合的机制,构建和谐劳动关系,努力实现充分就业。
城镇新增就业人数的概念和计算方法
城镇新增就业人数等于年末城镇累计新就业人员数减去自然减员人数,是政府检查就业工作计划完成情况的重要指标。自然减员人数是指按照国家政策规定办理正式离退休手续人员和因伤亡减员的人数,包括城镇各类单位、私营个体经济组织、社区公益性岗位及灵活就业人员中的离退休人数及在职人员伤亡减员人数。
与城镇新增就业人数相关的指标是城镇净增就业人数,即年末城镇就业人数减去年初城镇就业人数,是反映每年就业情况最终结果的指标。城镇净增就业人数和城镇新增就业人数,不仅统计意义上有所不同,而且统计含义上存在一定差异。城镇新增就业人数突出的是城镇新增就业岗位,而城镇净增就业人数,既反映新增就业岗位,也反映消失就业岗位。尽管两者含义和数量有所差异,但两者变化方向是一致的。
中国城镇就业持续增长
改革开放以来,随着中国国民经济持续快速增长,就业体制打破了“统包统分”的僵化模式,建立了市场导向的就业机制,实施了积极就业政策,就业与经济增长实现良性互动,就业总量成倍增加。截至2010年底,中国就业人数76105万人,比1978年增加了35953万人,年均增加1124万人,年均增长2%。
人数模型 第3篇
关键词:BP神经网络,国内旅游人数,预测
0 引言
国内旅游人数指在报告期内在中国(大陆)观光游览、度假、探亲访友、就医疗养、购物、参加会议或从事经济、文化、体育、宗教活动的中国(大陆)居民人数,其出游的目的不是通过所从事的活动谋取报酬。统计时,国内游客按每出游一次统计1人次。“十一五”期间,我国国内旅游人数年均增长12%,入境过境旅游人数年均增长3.5%,出境旅游人数年均增长19%,全国旅游业总收入年均增长15%。我国跃居全球第四大入境旅游接待国和亚洲第一大出境旅游客源国,居民人均出游率达1.5次,旅游直接就业达1350万人,旅游消费对社会消费的贡献超过10%,旅游业对我国经济社会发展的积极作用更加明显。
建立科学的可操作的国内旅游人数预测模型是实现旅游业健康、持续、稳定发展的前提。传统的旅游人数预测属于需求函数预测模式,该模式受传统经济学的影响,预测精度有限。而且国内旅游人数随时间变化复杂,具有非线性特征,而人工神经网络具有处理非线性问题的能力,已经得到广泛应用[1,2],本文利用BP神经网络来预测国内旅游人数,取得了较好的效果。
1 国内旅游人数数据来源
1994年-2010年国内旅游人数数据来源于国家统计局。一般来说在实际应用中,由于所采集的数据跨度较大,要求输入数据的值在0-l之间,因此采用归一化处理使原始数据在0-1之间变化。并且把1994年-2004年的数据作为训练数据,把2005年-2010年作为检验数据。
2 建立国内旅游人数预测模型
人工神经网络是由若干个具有相同功能(不同权值和阈值)的神经元组成,虽然每个神经元的结构简单,功能有限,但是由大量神经元构成的系统可以用来模拟推理和运算复杂的非线性系统,具有很强的自学习能力、自适应。依据各神经元不同的联结方式可以组成不同的神经网络,其中误差反向传播神经网络也称BP神经网络,该网络结构比较直观,是应用最广泛的一种神经网络。
神经网络适合于解决实际问题,以其强大的功能广泛应用于工程和数学领域,也广泛应用于商业、医学、文学和金融等领域。BP神经网络由3层构成,它们是输入层、隐含层和输出层。输入层单元数由样本维数决定;输出层一般有一个神经元;隐层的神经元个数由输入神经元个数和输出神经元个数共同决定。多层神经网络可用来逼近几乎任一个函数,只要隐含层中有足够多的神经元。一般不能说,多少层或多少神经元就足以得到足够的性能。1989年RobertNielson早就证明了一个隐层的BP神经网络可以逼近闭区间内任意一个连续函数,因此,必须至少有一个隐层才能使网络成为一个完全通用的映射。
对于本文的国内旅游人数预测问题,采用一个三层网络。其中,隐含层神经元采用Sigmoid型传递函数,输出层则采用purelin型传递函数。因为BP神经网络最后一层神经元的特性决定了整个神经网络的输出特性,若最后一层神经元采用Sigmoid型函数,则整个网络受到很大限制,若最后一层神经元采用purelin型函数,则整个神经网络输出可以取任意值。某年的国内旅游人数与前几年的国内旅游人数有着必然的联系,所以每年的国内旅游人数势必与相连的前几年的国内旅游人数有着内在的联系。我们就可以利用前3年的国内旅游人数去预测未来1年的国内旅游人数。网络训练参数设定为:目标误差是0.002,学习率是0.2,动量项系数是0.8,第359次的平方误差均值最小,并对该模型进行了检验,检验结果表明:模拟值和真实值的平均相对误差为0.3%,满足预测需求,采用该模型对2011年和2012年进行了预测,预测值分别为23.3亿人次和25.8亿人次。表明未来国内旅游人数快速增长,继续将保持增长态势。
3 结论
通过基于BP神经网络模型的国内旅游人数的预测,得到以下结论:
通过对国内旅游人数的预测,取得了较为满意的预测效果,说明了BP神经网络能够有效预测国内旅游人数,在国内旅游人数中的应用前景广阔。随着时间的推移,与旅游人数的自变量变化时,由于神经网络具有自学习能力,可以不断增加新的旅游人数,对原有的网络性能力做动态修订,从而满足旅游人数动态预测的需要。这种优点克服了其它方法的缺陷。BP神经网络具有对非线性系统具有良好的函数逼近功能,BP神经网络对该领域的应用是可行的,并能取得很好的预测精度。BP神经网络在国内旅游人数方面的应用,本文的研究也是在这方面的一个尝试,也为国内旅游人数分析提供了一种新思路。
参考文献
[1]朱胜利.矿山采空区塌陷预测方法研究[J].价值工程,2010,29(25):124-125.
人数模型 第4篇
在维修人数的安排上。人员过多往往导致资源利用率低, 人浮于事;而人员过少, 满负荷工作, 不仅使员工产生倦态, 也对企业的整体经营绩效产生影响。这种情形是人员的安排和企业整体流程之间的矛盾, 是企业整体经营能力和人员匹配不合理的表现。因此需科学的建立数学模型, 合理安排维修人员的数目, 实现资源利用的最高配置, 是企业成本导向的需要。
1 排队论的模型与主要指标
1.1 模型的假设
在维修服务系统中, 从顾客驶入4S店、经过服务人员的定损到维修, 都是需要排队等待的, 所以在维修中就会形成像银行、医院服务的等待模型。
顾客按先后顺序到维修服务系统, 系统满足统计平衡状态。 (1) 每天来维修服务的顾客人数数量不能确定, 每个顾客到达维修服务系统的时间分布服从Poisson分布, 具有一定的平稳性, 且任意两个不相交的顾客到达情况相互独立。 (2) 每个维修人员的服务时间服从负指数分布。 (3) 参加维修的顾客的服务规则为先到先服务 (FCFS) , 即按到达次序接受服务。 (4) 顾客到达后均可进入系统, 并自动排成队列, 进行等待。
1.2 模型的建立
图1为单队列单服务人员的排队系统, 即只有维修服务人员的系统, 其排队服务模型为M/M/1模型, 这种模型适用于人员紧缺或者维修量较少的情形。图2为多队列多服务人员的服务模型, 是指顾客自动排成n列等待队列, 且不允许插队, 有c名维修服务人员对顾客进行服务, 其排队模型为c列并联的M/M/1/N/∞。该模型适用于忙期, 等待的员工较多, 且相对其工作任务较忙。图3为一队列多服务窗口的M/M/C模型, 各个服务窗口互不干扰。
1.3 模型的主要指标说明
顾客到达维修服务系统的平均数λ:单位时间内需要接受服务的顾客人数。维修服务员工单位时间内的平均服务效率μ:单位时间内维修人员服务顾客的数量。维修服务人员的服务强度ρ:服务人员的工作繁忙程度:ρ=λ/cμ;因为在实际的应用中, 此处的n是小于c的, 所以应为0<ρ<1, 则服务人员可以在工作时间完成任务, 而且配置比较合理。维修服务人员的空闲概率P0:现存的汽车维修量完成, 没有顾客来维修, 服务人员处于空闲的概率。顾客的平均队长LS:在稳定的状态下, 正在接受服务和等待服务的顾客数的均值。顾客的平均队列长期望值Lq;顾客的平均 (逗留) 时间Ws:顾客在等待接受服务和接受服务的时间的总和的平均值。
图1的单队列单服务人员排队系统, 在忙期时会造成次序混乱, 而图2系统由于其要求的企业环境较高。在企业中一般采纳图3的模型。在此, 基于M/M/S模型来确定维修人员的系统中, 由于系统的服务强度大于1时, 系统就会出现排队想象, 顾客就会焦急不安, 这样模型就说明没有起到有效的作用, 所以必须在服务强度小于1, 才有效。其中考虑到成本因素, 其公式为Z=Cs’·C+Cw·L (c是该系统中维修服务人员, Cs’是每个维修服务人员的服务成本, Cw是顾客在系统中停留的单位时间的费用, L是该系统中队列等待的顾客平均数Lq) 。
2 人员确定模型的建立与求解
A汽车4S店是一家销售一汽马自达和进行定点维修的汽车4S店, 的技工24人, 以下是10天的维修量统计:
从表中我们可以得出:在这十天中总共有634辆车来维修和保养, 汽车的到达是泊松流, 每天有63.4辆, 即λ=63.4辆/天。维修服务人员有高级、中级、初级技工, 由于三者的维修效率不等, 在这里我们采用的是平均服务率为2.8辆/天, 即μ=2.8。λ/μ=22.64。在这里的维修服务人员人数为c:
从表中可以看出随着人员的增多, 其维修人员的服务强度减小, 其维修服务系统的队列长减少, 在现实中必须考虑每天每个维修服务人员的人工成本和每个顾客在服务系统中等待的单位时间的成本, 这才是现代企业追求成本效益最大化目标条件下合理确定人员数目的依据。依据以上的数据和最优化人员的计算公式和QM FOR Window s软件的辅助下, 求出以下结果:
如果维修服务人员每天的人工成本在60元左右, 每个顾客在单位时间的费用大致为40元。
在服务系统中, 服务人员是26人的时候虽然维修人员不是最最繁忙的, 可是费用是最低的, 而且在系统中顾客的等待时间会比现在要少, 这样既减少了顾客的服务时间, 而且也降低了整个公司的成本。所以, 在此提出的建议是:考虑成本的因素, 公司现在的维修岗位人员的配量是不合理的, 应根据排队论的知识, 科学计算人员的数量。从而可以对维修服务员工配置进行合理安排, 这样既方便顾客, 又提高了部门的人力资源利用率。
摘要:合理确定每一个工作岗位的人员数量可以提高企业人员服务效率及量化决策方法, 运用排队论对维修服务系统进行优化, 基于成本理论的考虑 (Z=Cs’·C+Cw·L) , 在给出了应用实例中得出的结论:合理的人员数量不仅可以节省成本, 而且可以充分发挥每一个员工的潜在能力, 根据成本理论, 在QM for Windows的计算下将A公司由现在的24人调整为26人。
关键词:排队论,A汽车4S店,系统优化
参考文献
[1]薛声家, 左小德.管理运筹学[M].暨南大学出版社, 2010.4
人数模型 第5篇
关键词:最大熵,预测,招生
1. 引言
预测是人们对未来事物或不确定事件的行为与状态做出的科学推测,“凡事预则立,不预则废”。对职业学校各专业招生人数分布的预测是优化教学管理的重要组成部分,其能够为教学管理、学科建设、人才培养的优化提供依据。
职业学校各专业招生人数直接受国家教育财政支出、专业就业情况、学校师生比等多方面的因素影响,其中有些因素难以控制,这使得各专业招生人数分布随机性很大,采用常规方法建立简单实用的招生人数分布预测模型是有困难的。长期以来,人们对学习招生人数预测已做了一定的研究,提出一些各具特点的算法。
为了优化教学管理,使学校能够更好的优化学科建设,有必要对各专业招生人数分布进行预测。即在已掌握的各专业招生人数分布的基础上预测出未来的各专业招生人数分布状况。随着信息科学的崛起和信息技术的不断发展,教育系统已被逐步信息化,引入信息理论来研究教育系统中负责不确定的信息。本文将招生人数预测过程作为信息决策过程,因此,采用信息理论中的最大熵原理来建构招生人数预测模型,期望进一步提高对各专业招生人数分布预测的精度,促进学校的教学管理质量。本文通过应用最大熵原理,对历史数据进行拟合来确定预测模型。
2. 最大信息熵原理
最大熵方法是E.T.Jaynes在1957年提出的一种推理观点,其主要意思是:在只掌握部分信息的情况下要对系统状态进行推断时,我们应该取符合约束条件且熵值取最大的状态作为一种合理状态。他认为,这是我们可作出的唯一不偏不倚的选择,任何其他的选择都意味着添加了其他约束或改变了原有假设条件,而这些约束和假设条件根据我们所掌握的既有信息是无法得到的,这一准则被称为最大信息熵原理。当随机变量x具有连续的分布时,最大信息熵原理可表示为:
式中h(x)为随机变量X的熵,p(x)为X取值x的概率密度;的某种函数;的数学期望。式(2)体现的是关于目标变量x的已知信息。引入拉格朗日乘子,令
式(5)为满足式(2)、(3)且使熵有最大值的分布。
3. 最大信息熵在综合预测模型中的应用
3.1 基本思想
本文提出一种预测招生人数分布的模型—最大熵模型。该模型以熵函数作为目标函数,以已知数据的各阶统计距作为约束条件,通过最大化熵来预测招生人数的分布。由最大熵原理可知,用这种方法得到的概率分布,是在服从所有已知信息的前提下能得到的仅有的无偏分布。所以用最大熵模型得到的招生人数分布,是在满足已知信息的条件下的最客观的概率分布。
招生人数分布预测模型的预测过程是一个信息的综合过程:以前测验的招生人数结果提供了关于预测招生人数的预测信息,招生人数预测模型再基于这些已知信息的基础得到一个合理的最终预测结果。
由于影响招生人数变化的因素很多,除了与国家教育经费支持、社会对各专业人才需求、人口数量等外部因素有关外,还与学校自身的师生比、师资、学校知名度等内部因素息息相关。社会的发展使得每年各专业招生人数都不断变化,因此学校各专业招生人数分布呈现随机性的特点。根据最大信息熵原理,我们以往年各专业招生人数分布为预测模型的约束条件,在此条件下,通过最大熵原理的应用,求得一个当前掌握的信息对预测招生人数所能做出的最客观的推测。如图1所示,图中3条虚线为3次测验得到的实际招生人数分布的概率密度,将各专业招生人数分布的统计特征作为约束条件,得到预测招生人数所能做出的最客观的推测如实线所示。
3.2 求解步骤
(1)样本采集
收集各专业N年的测验招生人数,得到其N年采样的招生人数分布函数:
(2)取已得样本得5阶原点距为约束条件,根据F(xi)求出E(xi),E(xi2),E。根据n次采用的数据的分布函数,求特征值矩阵:
其中,n为采样次数,m为原点距阶次。
(3)根据特征值矩阵求出各个约束条件,应用最大熵原理求出特征估计的分布函数,得到一个预测的招生人数分布函数pi,根据式(1)、(6),可得
其中x为招生人数的概率分布,是预测问题的变量。通过调整p来使得熵最大,并采用拉格朗日乘子法来求解此问题。
设为拉格朗日函数,拉格朗日乘子因子为,根据式(4)则有:
根据式(5)可以解得
式(10)就是最大熵概率密度函数的解析形式。
将式(10)代入式(3)可得
整理后可得
通过以上计算即可得到应用最大熵原理求出的招生人数概率密度函数。
4. 实例研究
取某职业学校各专业自2001年-2009年招生人数情况,(表1)
根据以上数据应用MATLAB7.0所得到的图像与其方程如下:
通过应用最大熵原理得出的招生人数分布图及其分布函数如下:
,此函数与真实数据的函数分布拟和性较好,如图4所示:
5. 结论
通过最大熵得到的对职业学校各专业招生人数分布的预测情况和实际情况相当接近。学校各专业招生人数变化是一种随机事件,最大熵方法确定的被测量分布是含有最少主观假定的分布,因此用最大熵原理来预测其分布是可靠的。
参考文献
[1]吴乃龙,袁素云.最大熵方法[M].湖南科学技术出版社.1991.
[2]Shannon C E,The mathematical theory of communication,I and II[J],Bell System Technical Journal,1948,27(4):379—423.
[3]彭怀祖.高校招生人数影响因素分析及应用[J].教育与经济.2008.
[4]马力,张学文.最大熵原理与概率分布函数[J].数理统计与应用概率.1993.
[5]冯文叙.预测与决策分析[M].济南:高等教育出版社.1992.
人数模型 第6篇
近日, 贵州省决定今年省直机关面向全省公开遴选280名公务员。
此次遴选范围包括:市 (州) 级及以下机关中已进行公务员登记且在编在岗的公务员;市 (州) 级及以下参照公务员法管理机关 (单位) 中已进行参照登记且在编在岗的工作人员;垂直管理单位、派出单位等符合上述条件的也可报考。
贵州省规定, 参加遴选公务员需具有3年及以上乡镇 (街道) 、村 (社区) 工作经历;现任乡科级正职及以下职务;由下级机关转任到本级机关的, 须在本级机关工作1年以上;年度考核均为合格及以上等次;具有大学本科及以上学历。此外, 还规定各公开遴选职位的报名人数与拟遴选人数的比例一般不低于10∶1。达不到规定比例的, 经省公开遴选工作领导小组同意, 可降低比例, 但最低不得低于5:1。职位遴选计划数与报考人数达不到比例的, 减少或取消遴选计划数。
网站在线人数统计 第7篇
对一个网站来说访问量是一个很有价值的数据。如何准确的来得到这个数据,是网站设计的一个重点。
2 方法
不同的系统有不同的方法。在asp.net环境下可以利用Application和Session对象来统计当前在线用户数量。
Application对象派生自HttpApplicationState类,对于Web服务器上的每个asp.net应用程序,HttpApplicationState类都要创建一个单独的实例,然后通过内部Application对象公开对每个实例的引用。Application对象用于在访问同一网站的各个用户之间共享信息,记录整个网站的数据。
当asp.ne程序启动时,Application对象会触发一个OnStart事件。利用一个Application对象的变量count作为计数器,对访问人数进行累计。应用程序每执行一次,变量count就加1,即可实现在线人数统计。
当多个用户同时访问网站时,必须锁定Application对象,这样可以确保在同一时刻只有一个用户可以修改Application对象的属性。加锁之后要及时解锁,不然其它用户将无法访问Application对象。
Applicaton事件处理程序只能定义在Global.asax文件中,Global.asax文件必须存在Web主目录中。当客户端浏览器与Web服务器连接时,会检查Web主目录中有没有Global.asax文件,如果有则先执行该文件中定义的事件处理程序。
在站点的Global.asax全局应用类中,定义一个变量作为计数器,同时初始化。
以上这段代码虽然可以统计在线人数,但是如果用户在刷新网页,这个计数器也会加1,这就产生了重复计数。这时可以用Session对象来区分是首次访问还是刷新网页,从而避免重复计数。
Session对象HttpSessionState类的实例。它的所有引用都是在引用当前用户的会话对象。它也是ASP.NET应用程序公用的对象。区别在于,Application对象是应用程序级别的,而Sessions对象是用户级别的。也就是说Session是同一连接所有网页的共用对象。
用户第一次访问ASP.NET应用程序时Session对象被创建,同时触发OnStart事件。对于同一用户该事件只发生一次。当客户端与服务器断开连接或者在规定的时间内未与服务器联系则结束,产生一个OnEnd事件。
在Session的Start事件处理程序中,对在线人数加1。当用户断开连接时,在End事件处理程序中,对在线人数减1,这样就能准确统计用户在线数。代码如下:
参考文献
[1]刘丽霞.零基础学C#3.0[M].北京:机械工业出版社,2009.
宋代宗室诗人人数考 第8篇
关键词:《全宋诗》,宗室诗人,人数
一
《宋史·宗室传》的记载, 突出了多位皇帝对宗室从事文艺活动的褒奖。如赵德文“工为辞章”, 真宗“每赐诗, 辄令属和”[1]8674。宗室创作实绩亦得到文学家的赞誉。苏轼誉赵令畤:“文章议论, 载其令名而驰之。” (《赵德麟字说》) [2]336刘克庄:“本朝全盛时, 宗室贵显而负诗名者, 有德麟, 近岁有南塘兄弟。诗工而命穷者, 有紫芝、仲白。而南塘遂为一代骚人之宗。”[3]2054即指赵令畤、赵汝谈及弟汝譡、赵师秀、赵庚夫5人。厉鹗《宋诗纪事》卷85收宗室77人。陆清源《宋诗纪事补遗》卷92、93收宗室82人。《四库全书》收录7位宋代宗室别集。谭正璧《中国文学家大辞典》录宋代宗室达25人, 钱仲联《中国文学大辞典》则录有15人。
二
1. 据《全宋诗》 (下文简称《全》) 诗人小传可考辨出宗室195人, 3人系重收。
(1) 赵善晤, 高宗绍兴二年 (1132) 进士, 为汀州通判[4]2157。页32974重收。 (2) 宗室某, 宁宗继位后韩侂胄专政, 宗室某应试临安, 有诗讥刺[4]31499。即页33814赵某。 (3) 赵东山, 名不祥, 号野仙。宋宗室, 居东莞。宋亡, 与同邑何文季相与吟咏, 以寓黍离之悲[4]44838。即赵希棼, 字东山, 太祖九世孙[4]39701。另参《宋史·宗室世系5》 (下文简称《宗室世系》) 页6160。
世系排错3人:赵师恕, “燕懿王八世孙”[4]35978, 当为太祖八世孙, 燕懿王七世孙。赵希鄂, “太宗九世孙”[4]40321, 当为太祖九世孙。赵珂夫, “太祖九世孙”[4]40321, 当为廷美八世孙。
2. 另考40人宗室身世。
(1) 赵子泰, 字来叔, 曾在越州与程俱、赵子昼唱和[4]19220。《宗室世系4》作:左朝请郎子泰, 燕王德昭后[1]6072。 (2) 赵彦龄 (1124—?) , 字寿卿。高宗绍兴十八年 (1148) 进士。与曾几有唱和[4]24027。《宗室世系21》页7936、7943均有彦龄, 《宋人传记资料索引》:廷美七世孙[5]3540。 (3) 赵彦彬, 四明人。宁宗开禧元年 (1205) 进士。嘉定间知贵溪县、信州[4]24442。《宗室世系20》页7790, 《世系26》页8487均有彦彬。系廷美七世孙。 (4) 赵公豫, 高宗绍兴二十四年 (1154) 进士, 调无为尉。历知仁和县……官至集英殿修撰, 以宝谟阁待制致仕。存《燕堂类稿》1卷[4]28936。《宗室世系22》:通议大夫、宝谟阁待制赵公豫[1]8120。《宋诗纪事补遗》:廷美六世孙[5]3415。 (5) 赵彦肃, 字子钦, 学者称复斋先生, 严州建德人。孝宗干道二年 (1166) 进士。有《易说》、《广学杂辨》等[4]29093。《宗室世系20》页7866有两彦肃, 《世系23》页8144有一彦肃。《宋人传记资料索引》:彦肃, 廷美七世孙[5]3536。 (6) 赵公廙, 字仁庵, 又作忍庵, 宁宗淳熙九年 (1182) 为屯田员外郎[4]30343。《宗室世系21》:朝议大夫赵公廙[1]7952。 (7) 赵师龙 (1143-1193) , 字舜臣, 余姚人。孝宗隆兴二年 (1164) 进士, 监建康粮料院。有《博古摘华》30卷, 已佚[4]30360。《宗室世系1》页5725, 《世系2》页5815、5835, 《世系4》页6065, 《世系9》页6492共有5位师龙。另参《宋诗纪事补遗》卷92。 (8) 赵彦呐, 字敏若, 彭州人。孝宗淳熙二年 (1175) 登四川类试第。宁宗嘉定十二年 (1219) 经理西和州, 在州五年, 转利州西路安抚使。……三年, 为金兵所败, 贬衡州, 卒。《宋史》卷413有传[4]31053。《宗室世系22》作:武义郎赵公福子[1]8094。参《宋人传记资料索引》:彦讷, 廷美七世孙[5]3531。 (9) 赵竺政夫, 初名筠夫, 字仲礼, 居鄞。光宗绍熙四年 (1193) 进士[4]33006。《宋史·宗室四》:彦逾, 字德先, 魏悼王后[1]8767。另参《宋诗纪事》卷85。 (10) 赵时习, 号东野, 赣州人, 与戴复古有交[4]33634。《宋史》有3位赵时习:《宗室世系20》页7795、《宗室世系23》页8154、《宗室世系24》页8250。无法确指, 为廷美九世孙。 (11) 赵若琚, 号懒翁。理宗淳祐十二年 (1252) 知南雄州。《宋史·宗室世系25》作:赵时骏子, 廷美十世孙[1]8403。 (12) 赵汝域 (1172—1250) , 字守礼, 缙云人。宁宗嘉定元年 (1208) 进士, 调真州判官[4]34260。《宋人传记资料索引补编》:汝域, 太宗八世孙[6]1583。 (13) 赵淦夫, 学者称南坡先生, 东阳人。彦秬子。幼承家学, 数辞征辟。有《南坡笔录》, 已佚[4]35234。彦秬见《宋史·宗室世系27》页8095。 (14) 赵汝迕, 字叔鲁, 号寒泉, 乐清人。宁宗嘉定七年 (1214) 进士。官处州佥判。因“夜雨”一联忤时相, 沦落以终[4]35840。《全宋词》:汝迕, 又字叔午, 商王元份七世孙[7]2695。另参《宋诗纪事》卷85。 (15) 赵以夫, 《宋史·宗室世系25》:赵彦括子[1]8381。《全宋词》:以夫, 字用父, 号虚斋, 福之长乐人。郧国公德钧七世孙, 彦括第四子。……有虚斋乐府[7]2660。 (16) 赵密夫, 号竹溪, 晋江人。理宗绍定二年 (1229) 进士[4]38598。《宋史宗室世系25》:赵彦厚子[1]8436。《宋人传记资料索引》:廷美八世孙[5]3560。另参《宋诗纪事》卷85。 (17) 赵崇洁 (1207—1259) , 字以清, 一字敏则, 缙云人。理宗端平二年 (1235) 进士。累官给事中, 以劾宦官卢必升知名。除福建安抚使, 官至太常卿[4]39254。《宋史·宗室世系15》页7149、《宗室世系17》页7461共有4位崇洁。太宗九世孙。 (18) 赵崇怿, 字成叔, 号东林, 临川人。理宗淳祐四年 (1244) 进士[4]40353。《宗室世系10》:赵汝簉子[1]6590。另参《宋诗纪事补遗》卷92。 (19) 赵与沔, 宁宗、理宗间为永州从事[4]40396。《宗室世系4》:赵希谟子[1]6085。 (20) 赵与东 (1222—?) , 字宾旸, 严州人。理宗宝祐四年 (1256) 进士, ……有《鲁斋小稿》, 已佚[4]41206。《宗室世系3》:赵希渷子[1]5917。《宋人传记资料索引》:一字伯仁, 太祖十世孙[5]3587。另参《宋诗纪事》卷85。 (21) 赵必成 (1222—?) , 字立道, 上虞人。理宗宝祐四年 (1256) 进士, 时年25 (当35) 。度宗咸淳四年 (1268) , 为江阴军教授[4]41208。《宗室世系16》页7361、《世系18》页7561皆有必成。 (22) 赵与怃, 天台人。理宗景定三年 (1262) 为湖南提刑检法官[4]41210。《宋人传记资料索引》:作与亻无, 德芳后, 太祖十世孙[5]3590。参《宋诗纪事补遗》卷92。 (23) 赵崇琏, 上虞人。理宗宝祐元年 (1256) 进士[4]41292。《宗室世系11》页6815, 《宗室世系13》页6991均有赵崇琏。太宗九世孙。 (24) 赵良坦, 字平甫, 号平心, 上虞人。理宗宝祐元年 (1253) 进士。……与元兵作战被俘, 系狱二年, 不屈殉难[4]41293。《宗室世系13》:赵必丞子[1]6889。《宋人传记资料索引》:良坡弟, 太宗十一世孙[5]3475。 (25) 赵与泌, 理宗宝祐二年 (1254) 知仙游县[4]41386。《宋人传记资料索引》:太祖十世孙[5]3587。 (26) 赵与霦, 东川人。度宗咸淳二年 (1266) 为广西都转运使[4]42050。《宋人传记资料索引》:太祖十世孙[5]3592。参《宋诗纪事补遗》卷92。 (27) 赵必岜 (1228—?) , 字次山, 号云舍, 南丰人。理宗淳祐四年 (1244) 进士, ……元兵入侵, 举义兵抗元, 失利解兵, 隐汀州逾年, 以疾卒[4]42131。《宋史世系18》:赵崇嶓子[1]7561。《全宋词》:崇嶓子, 太宗十世孙[7]3156。 (28) 赵时儋, 号竹所。理宗景定中知宁都县[4]42598。《宋人传记资料索引》:廷美九世孙[5]3549。参《宋诗纪事》卷85。 (29) 赵良埈 (1233—?) , 字崈甫, 上虞人。理宗宝祐四年 (1256) 进士, ……宋亡, 题诗于壁, 后隐遁[4]42864。《宋人传记资料索引》:太宗十一世孙[5]3475。 (30) 赵崇泞, 上虞人。理宗景定间武科进士[4]42866。《宗室世系16》:赵汝钥子[1]7330。 (31) 赵若恢, 字文叔, 东阳人。度宗咸淳元年 (1265) 进士。宋亡, 避地新昌[4]42921。《宗室世系22》:赵时榞子[1]8025。另参《宋诗纪事补遗》卷93。 (32) 赵时栗 (?—1276) , 字宽夫, 仙居人。度宗咸淳四年 (1268) 进士。授海盐簿。恭宗德祐二年元兵陷城, 力战死难[4]43229。《宋人传记资料索引》:字宽夫, 廷美九世孙[5]3546。参《宋诗纪事补遗》卷93。 (33) 赵师鲁, 吴江人。度宗咸淳四年 (1268) 进士[4]43233。《宗室世系一》:赵伯源子[1]5696。《宋人传记资料索引》:太祖八世孙[5]3557。参《宋诗纪事补遗》卷92。 (34) 赵与侲, 字英可, 天台人。尝为丰储仓监。度宗咸淳八年 (1272) 辟为临安府属。恭宗德祐元年 (1275) 命守缙云县[4]43616。《宋诗纪事补遗》:太祖十世孙[8]2181。 (35) 赵必范, 号古一, 桐江人。月泉吟社第20名, 署名学古翁[4]44717。《宋人传记资料索引》:太宗十世孙[5]3417。参《宋诗纪事》卷85。 (36) 赵必拆, 杭州人。月泉吟社第30名, 署名爱云仙友[4]44720。《宗室世系19》:赵崇源子[1]7409。另参《宋诗纪事》卷85。 (37) 赵绛夫, 彦缙子。宁宗嘉定 (1211) 进士。理宗嘉熙间知龙溪县[4]35245。《宗室世系23》页8189、8278两彦缙下均无绛夫, 页8194作彦搢子。 (38) 赵与辟, 字开叔, 号西湖, 上虞人。度宗咸淳元年进士, 累官福建提刑[4]42925。《宗室世系5》:希纟目子[1]6165。 (39) 赵希玣, 理宗宝庆二年 (1226) 进士[4]37934。《宗室世系6》:赵师仵子[1]6232。 (40) 赵汝廪, 祖籍开封。理宗淳祐十年 (1250) 知涪州[4]39702。《宗室世系15》:赵善楶子[1]7170。
3.《全宋诗订补》补收宗室2人。
(1) 赵不遏, 绍熙四年 (1193) , 以朝奉大夫知严州;庆元二年 (1196) , 江西提刑[9]870—871。《宋人传记资料索引》作:赵不逷, 字茂中, 太宗六世孙[5]3406。《宗室世系10》亦作:不逷[1]4949。另参《宋诗纪事补遗》卷92。 (2) 赵恺 (1146-1180) , 孝宗次子[9]872。订正1人:《全》页45402赵东阁, 即赵汝回, 著《东阁吟稿》, 人称赵东阁[9]715。
三、宋宗室诗人世系名单
全部宋宗室诗人为234位, 赵德□、宗室某2人不能论定世系, 232人据太祖《御制玉牒派序》世系联名诗列出:
1. 太祖世系72人。
第2世:赵惟和;第4世:赵世长、世昌、世延;第5世:赵令铄、令松、令畤、令衿;第6世:赵子栎、子崧、子昼、子潚、子觉、子泰;第7世:赵伯纯、伯光、伯琳、伯溥、赵璩 (伯玖) 、伯泌、伯晟;第8世:赵师固、师立、师圣、师训、师侠、师罒辛廾、师商、师吕、师秀、师恕、师龙、师鲁、赵恺;第9世:赵希□、希□、希混、希融、希发、希崱、希浚、希昼、希鹗、希淦、希鹄、希彩、希焄、希迈、希逢、希青彡、希棼 (赵东山) 、希鄂、希玣;第10世:赵与杼、与泳、与槟、与时、与筹、与訔、与滂、与泌、与霦、与怃、与东、与沔、与侲、与辟;第11世:赵孟禹、孟僖、孟淳、孟坚、孟僴;第12世:赵由济。
2. 太宗世系110人。
第5世:赵士掞、士宇、士礽、不逷;第6世:赵院判、不群、不息、不敌、不谫;第7世:赵善宀居、善□、善赣、善伦、善革、赵楷、赵榛、赵植、善晤、善宣、善应、善傅、善信、善俊、善坚、善括、善扛、善悉、善涟、善漮、善沛、善期、善诏、善卞、善讠盍、善湘、善璙、善正、善浥;第8世:赵汝铎、汝州、汝铤、汝礩、汝蓥、汝衡、汝旗、汝能、汝愚、汝伋、汝鏏、汝谈、汝遇、汝譡、汝□、汝洙、汝绩、汝諿、汝鐩、汝謩、汝淳、汝驭、汝湜、汝造、汝回、汝唫、汝普、汝楳、汝育、汝腾、汝谔、汝记、汝迕、汝贤、汝域、汝廪;第9世:赵崇渭、崇森、崇釠、崇杰、崇滋、崇垓、崇渊、崇嶓、崇鉘、崇缵、崇皦、崇槟、崇璠、崇源、崇怿、崇洁、崇琏、崇泞;第10世:赵必橦、必愿、必蒸、必常、必沠、必涟、必晔、必王象、必岜、必范、必拆、必成、赵及甫;第11世:赵良佐、良生、良坡、良埈、良坦;第12世:赵友直。
3. 廷美世系50人。
第五世:赵篪之、像之;第6世:赵公硕、公豫、公廙;第7世:赵彦迈、彦政、彦端、彦卫、彦瑷、彦中、彦真、彦橚、彦珖、彦假、彦钮、彦镗、彦呐、彦肃、彦龄、彦彬;第8世:赵珂夫、釴夫、潜夫、庚夫、立夫、瑻夫、汃夫、夷夫、以夫、淦夫、竺政夫、密夫、绛夫;第9世:赵时朴、时伐、时韶、时弥、时远、时焕、时瓈、时清、时儋、时习、时栗;第10世:赵若盈、若渚、若槸、若恢、若琚。
看得出, 第六、七、八、九、十代最多, 达206人。有成就的宗室诗人亦多集中于此。“六至十代宗室……正跨越北宋末至南宋末”, 正是宗室在社会各方面的活跃时期[10]30。
参考文献
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