伴随着科学技术和社会经济的快速发展，民航运输业也得到了迅猛发展，从而促进了民航空中交通流量快速增长，航班流量密集，架次增加，导致空中交通拥挤状况日益严重，造成大量航班延误、飞行活动冲突频繁，这不仅加大了空中交通管制人员的工作负担和管制难度，同时损害了航空公司的利益，也影响了旅客对航空客运服务的满意度，因此空中交通流量的管制和控制已成为一个急需解决的重要问题。有效、准确、及时的空中交通流量预测是空中交通流量管理的前提和基础，是需要解决的关键问题之一。如何准确预测特定区域中某个航路点在某一时间段的航班流量，给管制人员提供参考，便于提前灵活、合理地制定管制策略，避免空域资源浪费，为各级决策部门制定发展战略与规划提供重要依据，是本文着重解决的问题。　　 针对目前空中交通流量预测中短期预测方式单一、预测项目较少和预测精度不够理想等存在的问题，本文在多元线性回归预测和SⅧ预测两种方法的优点基础上，探讨了一种多元线性回归和支持向量机相结合的空中交通流量短期预测模型，实现对空中管制区域内短期流量的多方式、多时段预测。同时还探讨了基于动态数据的流量预测方法，用于对空中交通短期流量的实时预测。　　 通过理论分析和实际空中交通流量数据仿真验证，实验结果表明本文探讨的组合预测模型和基于动态数据的实时流量预测方法能够有效地对短期航班流量进行预测，且总体预测精度不仅优于组合前单独的预测方法，还优于其他组合预测方法，此外在所探讨的预测模型和方法的基础上，设计并实现了西安区域短期流量预测系统，通过在航空管制业务中的应用表明该系统能够满足管制工作的预测需求，可为空中交通管制部门制定空域管制方案提供一定的数据支持和决策依据。