由于中国经济水平不断地在提高，中国对外开放程度加深，中国入境游市场一直保持着稳步快速的发展趋势，但是很多因素都会影响中国入境游市场，如疾病、灾害、政治、经济等因素，这就要求我们在研究旅游业的同时需对入境游人数做一个较为精准的预测。本文旨在建立数学模型来预测中国入境游游客数，使得通过本文建立的模型，能够给入境游市场提供一些预先的指导，为入境游市场决策者提供一些建议。　　本文首先介绍了中国入境游市场从2001年1月开始到2013年12月的发展情况，并以在此时间区域内的月度入境游人数为依据，构建三种预测入境游人数的模型。第一种应用季节模型，主要是用乘法季节模型来预测中国入境游人数。第二种是将小波分析与非参数自回归相结合，创建小波-非参数自回归模型，并比较季节模型和小波-非参数自回归模型拟合和预测效果，结果表明小波-非参数自回归模型优于季节模型。为了进一步优化预测结果，本文考虑第三种模型，即将季节模型和小波-非参数自回归模型结合起来，选择最优权数，构建组合预测模型来对入境游人数进行预测。最后通过比较，认为结合了季节模型和小波-非参数自回归模型的最优组合预测模型最佳，建议政府和相关决策者，在预测入境游人数时，可采用结合了季节模型和小波-非参数自回归模型的最优组合预测模型，预测能力比单纯使用季节模型和小波-非参数自回归模型更优。　　本文的贡献点在于:(1)将小波分析与非参数自回归分析有效的结合在一起，构建小波-非参数自回归模型，并首次将此模型应用于中国入境游人数的预测中，得到优于应用季节模型的预测结果。(2)在应用小波-非参数自回归模型的基础上，引入最优权数组合预测模型，进一步对预测结果进行了优化，此种方法的结果通过验证之后说明是适用且有效的。