本文主要研究航空公司运营过程中收益管理(Revenue Management)技术的若干问题。近几年来,世界经济和贸易增速处于相对较低水平,国内经济下行压力加大,整体经济环境对于航空运输业并不友善,再加上我国高铁事业不断发展,航空运输业面临前所未有的巨大压力,从而使收益管理成为了各大航空公司赖以生存的关键技术。航空机票超售问题与航线客运量预测是收益管理研究中十分重要的两个研究课题,对于航空公司提升企业竞争力,产生合理决策具有重要意义。本文在前人研究工作的基础上,对这两个方面的问题做了进一步探讨和研究,以求能够更好的帮助航空公司做出收益管理决策。本文主要从以下几个方面开展工作:1.提出基于Poisson分布的机票动态超售控制模型。该模型的建立综合考虑了已出售机票、未来可能存在的订票需求和旅客出现未登机(No-Show)与被拒登机(Denied Boarding,简称DB)风险。同时,为了达到收益最大化的目标,模型可以动态调控预售期每日超售配额,使座位虚空和售票实超现象得到有效控制。通过求解过程分析,将超售问题转化为整数优化问题,利用枚举法取得最优解。2.针对航线客运量预测问题,首先分析比较了三种传统预测方法优缺点和适用性,借此提出了基于熵值加权的航线客运量组合预测模型。该模型以三种传统预测方法的误差指标作为评价指标,通过熵权法获得三种单体预测方法的所占权重,对单体预测方法的结果进行加权求和获得最终组合预测结果。3.就机票动态超售控制模型,本文进行了算例分析和数值仿真,验证了模型的可操作性与有效性;利用本文提出的航线客运量预测模型,并借助于2000-2015年北京-深圳航线客运量历史数据,对北京-深圳航线客运量进行了预测和实证分析,结果表明组合预测方法的预测精度明显高于任何一个单体预测方法,显著提高了预测准确性。最后对本文进行了回顾和总结,并且提出了下一步的研究思路和改进方向。