随着近十几年来我国航空业的飞速发展,人们认识到使用收益管理可以带来巨大的利润,越来越多的航空公司将其应用到航空管理领域。客流量预测做为收益管理的决策基础,其预测结果将直接影响舱位控制、定价和超售的效果。　　客流量预测包含多个方面的内容,如航空公司业务总量,航线客流量预测,机场吞吐量预测等等,本文选择区域航空市场航线客流量预测做为研究重点。　　论文首先对收益管理中的客流量预测理论、方法、模型做了阐述;其次通过对区域航空市场特征的深入研究,总结出影响客流量的各种因素;其三,在这些理论研究和现状分析的基础上,本文针对区域航空市场的特点,提出了一个自顶向下逐步分解的航线客流量预测模型,由总体趋势预测,航线中长期预测模型和短期预测模型三部分构成;其四,论文对中长期预测模型和短期预测模型分别进行详细论述,中长期预测模型中,先对如何划分时间段和影响因素进行分析,然后使用由神经网络和支持向量机构成的组合预测来实现,短期预测从分析短期影响因素入手,使用神经网络实现该部分;最后,结合DF公司实际情况,通过实例分析,并同常见方法进行对比,证明了该预测模型的有效性。