掌握航线收益影响因素、准确预测航线收益是航空公司制定及调整商务策略的重要前提。本文旨在通过对航线收益影响因素和预测方法的研究建立一套基于因素选择和径向基函数神经网络(RBFNN)的航线收益预测模型以提高航线收益预测的精度。论文首先从宏观、微观层面研究影响航线收益的因素,其中重点分析了区域经济发展水平、运价水平、航线运力的投放规模及结构特点等要素对航线收益的影响,提取了客座率、旅客数、票价水平、座位数、班次、GDP等影响航线收益的关键指标;然后在对常规的移动平均法、指数平滑法、灰色预测法、回归分析法、BP神经网络预测方法的优缺点进行系统分析的基础上,运用基于径向基函数的神经网络(RBFNN)模型研究航线收益预测的可行性和关键技术的实现;最后论文以北京-成都航线为例进行了实证预测,针对选定的影响因素构造径向基函数神经网络对航线收益进行预测,结果显示该方法预测精度较高,用于航线收益预测有较强的适应性,对于航空公司设计并调整商务策略具有一定的指导意义。