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在对航空货物运输影响要素的研究上，Goetz（1996）主要研究了美国的航空运输业和地区经济增长之间的关系，研究结果发现地区经济增长、人口密度和就业率变化在很大程度上影响着航空运输业；Chou（2002）在分析美国航空运输业中得出，经济发展和人口的增加会影响到城市航空服务的节点；Flening和Ghobrial（2007）在研究美国东南部的航空需求和经济变量之间的关系时，发现制造业产品输出、旅游支出和国内航空出发量与航空运输有关。
国外还有一些学者研究了关于航空货物的概念、海空联运的可行性及航空货运中心等方面。
对于航空货物的概念方面，Gentry（1955）对航空货物的概念做出了提出，他认为航空货物主要是指通过航空运输的所涉及的资产。
在海空联运方面，Raguraman（1993）首先提出了海空联运实施的可行性，在他的观点里，采用海空联运这种运输方式相比于全程海运，运输时间较短，相比于全程空运，海空联运的运输费用较低。这样不仅缩短了运输时间，同时在一定程度上节约了运输成本。他认为海空联运可以发挥出海运和航运两种不同运输方式各自的优势，给客户可以带来更加灵活的服务。
对于航空货运中心的研究方面，Barry M. Rubin（1997）认为航空货运中心的建立可以带来更大的经济效益，可以将货运中心作为快递配送的运输代理处。除此之外，我国学者也多方位地研究了我国航空货运的发展战略、绩效、经营模式、产品创新和国际经验等方面。
在对机场服务的研究方面，机场对于航空货物运输的发展来说是至关重要的基本设施，对航空货运的发展发挥着基础性的作用，机场负责将航空货运的货物进行聚集和分散，在货运运输的运输链上机场可以称作是枢纽环节。张安民（2003）对香港机场的货物运输的集中分散和发展过程中机场发挥的承载作用进行研究，并根据这个研究了机场发展方向和趋势。Joseph Berechman（2003）研究了机场的服务质量和建设机场的选址问题。Hiroshi Ohashi（2004）为了计算航空货运的中转站的利润贡献值，建立了一个多项式计算模型。同时分析了影响航空货运中转中心的选择的要素。在研究过程中发现，对贡献值影响最大的是中转站点之间的时间衔接。他认为中转站点之间的时间衔接应当作为是中转站点选址的首要考虑因素。John Gardiner（2005）分析研究了在选择服务机场时，航空公司应当考虑的主要的几个因素，研究中发现，航空公司在选择机场时通常会考虑机场收费情况、货运代理和服务质量等。
在对航空货运联盟的研究上，张安民（2004）整体研究了如果传统的航空企业组建航空货运联盟之后是否会影响它的整体竞争力。朱克强（2000）提出了一种基于线性原则的货物分配的算法。在他看来，基于航运代理在航空发展过程中逐渐增多的事实，应当重新调整航空货运的货物分配方式。
Paul W.Forster（2002）研究了各个企业的电子信息系统在货物运输过程中的兼容性和匹配性。Aaton L.Nsakanda（2004）研究了货物运输的操作流程的优化问题，他认为应当进行合理的操作流程仿真，在仿真系统中分析货物运输的操作，进而找到最有优势的流程。
国外的一些学者在对航空货运枢纽的辐射结构研究方面，也进行了有效的研究，并在研究的基础上提出冷枢纽辐射最优的网络模式。比如，Jalllet等人（1996）研究分析了航空货运枢纽如何降低货运成本。Nero（1999）通过建立枢纽辐射网络结构，详细地分析了应用枢纽辐射网络带来的优势。Kuby和Gray（1993）通过实际的例子分析了枢纽辐射模式，以联邦快递的经营模式作为例子，分析出了其利用中转站点和地方航线相结的枢纽辐射网络结构的竞争带来了优势。
在对管理航空货运的客户关系的研究上，首先国外的信息咨询公司对他提出了相关定义，然后就进行了研究，他们认为管理客户关系其实就是充分的分析客户，首要的是分析客户的需求，把客户的需求作为出发点，分析并满足客户的需求，提高客户的满意度，进一步将会是企业的竞争力得到提高。
国内主要的研究方向是航空运输与经济发展的研究。
刘英（2004）在研究中发现按航空运输业指标增长率和GDP同期增长率之间不是正相关关系，前者的增长速度是后者增长速度的1.5~2倍；杨松、王威（2007）发现航空总体发展水平在很大程度上受GDP的水平的影响，但是航空运输业的增长速度也并不是完全决定于GDP的增长速度；方忠权和王章郡（2005）在对广州白云机场的实证分析中发现，广州国民经济的发展带动着机场的发展，但是机场的发展并没有显著地推动广州国民经济的发展。
在航空货运方面的研究，我国的研究主要侧重于我国航空货运的发展过程和发展现状，航运的业绩和货物运输的经营模式等方面。
在我国对航运的发展现状的研究上，张亚华（2002）认为国内的航空货运企业间应当发挥强强联合精神，加强每个企业之间的相互联系合作，组建航运联盟，加快我国航空货运走向国际化的脚步。高松（2005）采取SWOT分析法详细地分析出了目前我国航空货运的发展现状和存在的问题，并根据这些分析结果，我国航空货运企业现在存在的四种经营模式。
对航空货物运输的绩效上的研究，唐琼沅、张明玉、吴桂先（2006）三人用柯布-道格拉斯生产函数作为基函数将主要的变量定义为核心竞争力、地区吸引力、政策支持力，以此来考评航空货运绩效，通过对数据进行模拟求导等构建出完整的函数模型，并根据这个分别分析以上三个因素对航空货物运输的边际效应和贡献值。林彦、黄建伟（2008）则是从一个不同的角度分析了航空货物运输的绩效，他们选择的影响航空货物运输绩效的量化指标是航空货运企业的运输、仓储、财务管理、服务、信息系统等五个方面，并以此构建出完整的绩效评价体系和方法。
在对航空货运企业的经营模式研究方面，白杨（2008）根据价值网理论，以消费者为中心，航空公司为网络，机场和货代为节点构建了航空货运价值网络运营模式。他认为在航空货运的实际经营过程中，如果想要实现这种模式的实际经营，可以选择发展货物网络，快递服务和航空运输能力的策略。这样更有利于航空运输企业根据企业的整体价值以最优原则给顾客提供服务。
在借鉴国际上比较知名的航空公司的货运发展经验上，刘明君、高峰和刘海波三人（2009）将法兰克福美茵机场、孟菲斯国际机场和关西国际机场当作案例进行了研究，主要就是对三个机场的基础设施建设、目标规划和定位等相关经验进行详尽的分析，分析指出了航空货运的发展对当地城市经济实力的发展有着积极的推动作用，并根据这些提出了想要发展我国机场的航空货运应当确定的发展方向和发展目标。
国内外的学者重点是针对理论层面对航空货运的研究，到目前为止航空货运已经发展成了一个相对成熟的产业。
（1）专家判断法。
该方法是需要通过专家，根据其知识和经验来判断从而实现预测。该方法的优点就是可以充分发挥专家的创造力，不会受到外界干扰，也没有心理等方面压力；缺点也很明显，专家经验的深度、广度，专家个人的知识面，所拥有资料的多寡和专家本身对预测问题兴趣度等都会对预测结果产生影响，因此预测可能产生偏差、精确度不高等问题。
（2）Delphi法。
Delphi法（又名德尔菲法）最初由赫尔姆和达尔克提出，经过戈登和Rand公司拓展此法而成。Delphi法是一种匿名征询的方法。其主要步骤如图1-4所示。
图1-4 Delphi法征询步骤
Delphi法突破了传统数量分析的限制，为如何更合理做出决策提供了新的思路。基于未来不同的变化，对这些未来变化和前景进行概率判断，也为决策者提供了基于概率判断的多重决策方案，不像其他方法仅仅提供一种明确方案。Delphi法是一种通过函询方式进行的专家匿名思想反馈沟通过程。与其他专家预测法相比，Delphi法具有匿名性、小组的统计回答和多次反馈等特点。
（3）专家会议方法。
专家会议方法是指通过召集相关专家学者以及在与预测行业多年工作的相关人员举行会议，通过他们讨论、研究，综合专家学者的意见，从而把握发展趋势和获得预测结果。专家会议法与专家判断法进行比较，主要优点有：
第一，信息量大。因为由众多专家和从事多年的工作人员组成，所以其信息量要明显大于专家判断法的信息量。
第二，考虑因素多，方案具体。因为参与会议人数多，所以考虑影响预测问题的因素也会被扩展，其相应的决策方案也要更加具体。但其主要缺点是容易受到专家心理的影响。比如，会中有权威人士，那么大多数人可能会受到权威人士的影响，少部分未受到权威影响，而恰恰少部分人可能就是正确意见。
（4）主观概率法。
此方法是指研究者对未来市场发展趋势做出判断，判断各种发展趋势各种可能性，并对各种可能性做出概率估计。概率估计反映出研究者对某种发展趋势的信念程度，因此可以认为主观概率是对历史经验的度量。但是，主观概率也必须遵守概率论的原理：
① 概率必须在0到1之间；
② 经验判断所需全部事件中各个事件概率之和必须等于1。
信息爆炸年代，互联网技术的不断发展，使每个人获取信息能力大大提升，但是信息的价值却不尽相同，对信息的分析、处理就显得尤为重要，处理的要求也变得越来越高，定性预测在准确和稳定方面都有所限制，所以在货运量预测中，还是以定量预测法为主。
（1）时间序列法。
时间序列法又名历史引申或趋势外推法，是指由历史资料所组成，按时序顺序排列而成的数据，根据时序数据发生的惯性原理，从中挖掘出趋势变化的规律，由过去事件预测未来事件。一定时期内的某一个经济现象的变化是有其规律的，时序数据往往由长期趋势、周期变动、季节变动、偶然变动4部分构成。
当有了可靠的时序数据之后，就可以分析出未来一定时期内的某个经济现象的发展水平。
① 滑动平均法。
滑动平均法又名移动平均法，是指利用紧挨着预测期前的一段时间序列数据，按某种规则计算平均值，作为预测值。当预测期在时间上移动时，所采用的时间序列数据（数据的个数不变）也随着在时间上移动。滑动平均法主要优点是计算简单，易行，其主要缺点是受到移动步长的影响。移动步长以前的数据对预测结果没有任何影响。移动步长越多，数据修匀越明显，数据呈现趋势就会变得越来越不明显；反之，移动步长越短，数据呈现趋势就会越来越明显。所以，影响预测精度的重要因素之一就是移动步长的多少。在实际操作过程中，往往只能根据经验（如预测误差大小）来决定移动步长的大小。
② 加权滑动平均法。
滑动平均法存在移动步长内的数据具有相同权重，但事实上，离预测越近的数据，其重要度也就越高。离预测越远的数据，其重要度也就越低。所以需要对过去不同时段的统计数据赋予不同的权重，越近的数据权重越大，越远的数据权重越小，因此，近期资料权重较大，远期资料权重越小，然后计算数据资料的平均数，继而得出预测值。应用加权滑动平均法进行数学运算时，权重确定往往受到人为因素的干扰，权重的合适与否将直接影响到预测结果的精确度。
③ 指数滑动平均法。
简单的所有数据平均法是对所有时序数据加以同等利用；滑动平均法则较远期的数据予以舍去，加权滑动平均法则将近期数据赋予较大权重。面对这些时序算法的各自特点，由布朗所提出的指数滑动平均法兼顾所有数据平均和滑动平均法的优点，即较远期数据不舍去，又考虑近期数据赋予较大权重。随数据远近的不同，赋予近的数据较大权重，赋予较远数据较小权重。
通过应用所有时序数据，进行指数加权平均，从事实现对未来发展趋势的预测。指数平滑法没有移动步长的限制，每个数据的权重由远至近，其权重逐步增大。越是最近的数据对预测结果影响越大；反之，影响越小。
（2）回归分析法。
通过大量观察，掌握大量数据为基础，利用数理统计方法建立因变量X与自变量Y之间的函数表达式，这个表达式称为回归方程式。货运量的影响因素非常复杂，可以分为一元回归分析和多元回归分析。在一元回归模型分析预测法中，自变量只有一个，而在多元回归模型分析预测法中，自变量至少有两个及以上。
① 一元回归模型的一般形式。
设 x 为自变量， y 为因变量， y 与 x 之间存在某种线性关系，即：
公式（1-1）称为一元线性回归模型。 a ， b 为模型参数， ε 为随机误差项。
② 多元线性模型的一般形式。
如果因变量 y 与 k 个解释自变量 x 1 ， x 2 ，… x k 具有某种线性关系，即：
公式（1-2）称为多元线性回归模型。 a ， b 1 ， b 2 ，… b k 为模型参数， ε 为随机误差项。
（3）灰色理论。
1982年，邓聚龙教授提出灰色理论，针对“已知部分信息，但部分信息又未知”的情况，即“小样本”“贫信息”的情况作为其研究对象，在已知部分信息的情况下，进一步生成和分析已知信息，从而实现准确描述、刻画和认识现实客观世界。在一定条件范围内该理论把某个随机过程描述为一个灰色过程，该灰色过程与时间有关。灰色理论的研究内容主要包括模型创建、模型预测、模型控制、模型决策等，是整个控制论和方法论的补充与延伸。换句话说，模型建立是灰色系统理论的基础，时间序列的GM模型是最具特色的，是一种“贫信息”建模，将抽象的事物通过系统理论量化的过程，最后再进行所建模型优化。对统计数据及统计分布无特殊限制的时间序列的GM模型可以弱化序列数据的随机性，并能够有效挖掘数据延伸规律。
1969年，Granger和Bates第一次提出组合预测方法，由于组合预测在预测精度提升方面效果显著，所以越来越多的国内外学术专家开始关注、研究并应用组合预测方法。
为了实现预测精度的提高，它将通过不同的预测方法所得出的预测结果进行适当的组合，这就是组合预测法的预测原理。无论是哪一种单项预测模型在现实中都无法描述预测对象的全部特征，只能够在一定程度上反映它的某些特征。
（1）时间序列预测法不能描述各变量之间的因果关系，只能描述预测对象在时间序列上的规律性。
（2）因果预测法不能描述各变量之间的全部因果关系，也不能描述预测变量在时间序列上的规律性，只能描述各变量之间的部分因果关系。
（3）定性预测法不能描述各变量之间的定量关系，只能有效地描述各种因素（包括对未来的预期）的定性影响等。即便两种预测方法具有同一性质，其含有的信息也并不相同。
总而言之，无论是哪种单项预测方法，都无法完美地反映影响预测对象众多特征的能力。
回归分析法和时间序列法都属于经典统计方法，其模型已相当成熟，而灰色预测理论则是当前预测领域的热点方法之一，在民航货运量预测方面，先后由众多学者应用这些方法开展了预测研究，对货运量的预测研究开始较早，并做了大量的工作。
Gregory A.Godfre（2000）则论证了在预测复杂的货运量日需求问题时，通过建立一系列的指数平滑模型可以解决问题的复杂性，且其预测的精度并不比ARIMA模型差。
Timo（2005）等对线性回归、滑动回归和神经网络预测方法的精度进行比较，得出神经网络在应用贝叶斯方法的模型中精度较回归方法准确的结论。
陈东、周圣武（2005）在运用基础GM（1，1）模型的基础上，采用残差GM（1，1）模型对基础模型进行了修正，并用于飞机场的客运量和货运量的预测，提高了预测精度。
朱魏巍、许俐（2009）在分析浦东机场航空货运吞吐量与经济因素的基础上，建立了以长三角GDP为自变量的相关回归分析预测模型，通过统计检验及实际数据与预测结果的比较，证明了该模型在预测浦东机场航空货运吞吐量方面的可行性，并具有较高的精度。
王颖、韦薇（2010）为更精确地预测月度航空货运量，提出组合模型预测方法，该模型由季节GM（1，1）和季节ARIMA乘积模型构成，它结合了该2种模型中时间序列预测的优点。
周慧艳、李程（2014）从航空货运发展的实际出发，分析影响预报因子的因素，基于GDP、全社会固定资产投资和居民消费水平的影响因素，采用系统的观点和类比的方法，运用模糊数和多元回归等方法，从影响航空货运量的因素、样本的选取、模型的应用这三个主要环节入手，对民航货运量展开预测，结果表明建立的模糊回归理论模型具有很高的准确率，具有很高的现实意义和实际操作性。
虽然国内外学者都运用不同的方法进行了货运量的预测，取得了一定的成果，但是，实际的预测对象是较为复杂的社会经济系统，有多种错综复杂的因素对其产生影响，有些是普通原因，有些是特殊原因，诸多作者通常对目标进行不同的假设，对同一问题建立多种单一的预测模型进行预测。当然，不同的单一预测模型会提供不同的有价值信息，但是如果仅仅凭借一些数据的误差平方和较大就将其舍弃，不免会丢失一些有价值的信息，因此，将不同的预测模型进行结合是一种比较科学的做法，它能够综合各种预测模型所提供的信息，以适当的加权平均形式得出组合预测模型，预测的准确性将大大提高，在民航货运量预测中也将有很好的应用前景。发展到现在，为克服传统的组合预测方法对特定的单项预测方法取固定权系数的赋权缺陷，越来越多的学者也开始关注组合预测方法的研究，并取得了许多喜人的成果。
陈华友等先后提出IOWGA、IOWA和IOWHA算子的组合预测模型，并通过实例验证新的组合预测模型，结果表明该模型能有效提高组合预测精度。
清华大学教授崔德光在综合回归分析法和神经网络法这两种方法优缺点的基础上，指出应用组合预测思想，以北京管制区航空流量为实证对象，表明组合预测法能更好地拟合交通流量，并减小预测误差，也就是说组合预测结果要优于单个预测方法。
周礼刚（2010）提出了应用Theil不等系数，结合IOWGA算子，两者组合构建新的预测模型，用实例验证了预测的有效性。
丁子千（2010）提出了应用相关系数，结合IOWGA算子，两者组合构建了新的预测模型。
李程（2012）收集我国民航货运量及其影响要素（职工平均工资、人均GDP、GDP、人均消费支出、航线里程、全社会固定资产投资和人口数量）的统计数据为基础，应用多元回归模型和GM（1，1）模型对样本数据进行分别预测，以此为基础，指出引入诱导有序调和加权平均算子（IOWHA）进行组合预测的必要性，基于该算子的优化组合模型进行预测，并构建误差评价指标体系。结果表明，基于诱导有序调和加权平均算子的民航货运量预测的各项误差指标值均低于任一单项预测值，说明该组合预测模型的预测效果更佳，预测精度更高，可应用于实际预测。
李程（2015）应用ARIMA模型对季节特征有较好的拟合效果，灰色GM（1，1）模型能准确反映时间序列的增长趋势，结合民航货邮周转量的特点和ARIMA模型和GM（1，1）模型的优点，分别建立货邮周转量的ARIMA和GM（1，1）的时间序列模型，揭示出民航货邮周转量随时间推移而发展变化的动态规律，最后为更精确地预测月度民航货邮周转量，提出基于ARIMA GM的组合预测模型，并对近几月民航货邮周转量进行较准确的短期预测，结果表明：组合模型能提高预测精度，在实际应用中ARIMA模型可用于非季节和季节的各类时间序列；灰色GM（1，1）模型能准确反映时间序列的增长趋势，两者相结合很好地解决了民航货邮周转量短期预测的实际问题，得到民航货邮周转量更精确的预测结论，能够对民航货邮市场的发展趋势进行宏观把握，有利于决策者的经济决策行为。
在对航线网络作国内外文献梳理前，首先明确两个基本概念。
一般而言，航空运输飞行器的飞行路线称为航线，全称为航空交通线。其基本组成要素有飞行起始点、飞行经停点、飞行终点、飞行航路等。
航线是航空公司不可或缺的必要条件。如果没有航线，航空公司就无法开展客运和货运等业务，所以航线也可以理解为航空承运人开展业务的地理范围。航线不仅明确了飞行起始点、飞行终点等，更加规定了飞行的高度和飞行的宽度，只有有了这些明确规定才能保证飞行的安全，才能维护好空中秩序。
航线在一定地理区域内按照一定的规则连接形成的系统称为航线网络。航线网络是各种航空公司运营计划的前提条件，比如公司航班计划、航空公司航班的机组安排等。航线网络的优劣直接影响着航空运输企业客运和货运的服务质量，对公司的营运绩效也有重要影响，对航空公司而言，航线网络是航空运输企业赖以生存的基础。根据航线结构进行分类，航空运输企业的航线网络可以分为城市对式、线形、枢纽辐射式三种。
关于航线网络方面的研究文献，一般采用管理方法、地理理论、运输理论等对航线网络进行深入分析。方法上往往会采用定量方法和定性方法相互结合，但是目前大部分研究文献还是以定性研究方法为主。
航线网络具有客运和货运的功能，大型枢纽航线可以帮助实现运输的规模经济，枢纽系统有效减少航线网络的飞行时间，对航空公司而言，可以有效节约成本，同时，若增加航班，对客户（包括旅客与货主）和企业来说都是有益处，因为航班的增加，可以给客户提供更好的服务质量，但是，航班的班次的增加，度非常重要，若增加过了，对航空公司而言，成本大于收益；若增加不够，又影响到服务质量。在航线网络和网络优化方面，国外学者做了一定的探索。
Garges（1972）指出枢纽网络能够实现航班高频率，进而实现高效地安排航线网络。
Gordon（1973）在 Design ofair transportation network 一文中针对航线网络提出如何布局的方法，枢纽辐射式网络可是实现最小化计划延误是其重要的研究成果。
Morrison（1985）针对旅客的出行方式进行了细致研究，得出客户出行的首要因素是：延误和时间。
Teodorovic与Krcmar（1989）在 Multicriteria model to determine flight frequencies on an airline network under competitive conditions 一文中分析了竞争环境视角下航线网络之航班频率问题，构建基于利润最大、延误最小的多目标规划模型。由于模型的复杂性，该模型属于大型优化问题，因此很难有精确的算法进行求解。
Ledere（1993，1998）在1993年根据博弈模型中的非合作方式，研究了基于价格和网络方式的航空公司间的竞争形式。在1998年提出航线网络四种网络类型，重点研究航班频率和需求等参数对不同航线网络的影响程度，指出了在网络设计时需要考虑的主要因素。
余立华（1998）研究了航线网络的基础理论，对网络布局形式、各种形式的优缺点等进行了详细的分析，结果我国实际，指出我们目前航线网络的不足，针对不足，提出航空公司实现航线布局主要过程，并重点分析了在每一个过程中需要注意的难点和重点。
Oum和Tretheway（1990）解释了线性网络的网络枢纽辐射，并指出中心对航空公司和乘客出行时间成本起到非常重要的作用。
Teodorovic和Pavkovic（1994）在 The potentialfor usingfuzzy set theory in airline network design 一文中，利用模糊逻辑法设计航线网络，第一步候选出航线，以此构成航线网络，继而基于模糊线性规划，计算求解数学模型，最后得出航空公司的航线网络形式。
Berechman（1998，2004）、Shy（1998）和Zhang（2001）等人分别进行了对网络结构、航班计划、航班频率、流量、航班舱位数等彼此间关系的研究。
Ernst A T，Krishnamoorthy M（1998）对网络设计、交通运输进行了文献系统梳理，针对航线网络问题提出了未来可能的研究方向。
耿淑香（2000）在《航空公司运营管理方略》一书中详细解析了各种航线网络特性和优缺点，虽然枢纽网络存在网络拥挤、控制难度大等不足之处，但是其规模经济的作用是非常明显，这对航空公司是非常有利的，尤其是降低公司经营成本，实现物尽其用，更便利于航空公司航线开辟，实现航空自由化。
程希骏（2000）在《航空公司航线决策的一种系统方法》一文中剖析了影响航线决策的要素，在众多要素中提取出、成本票价比、客流量和竞争力等五项核心要素，通过要素属性分析，设置目标权重，最后提出基于运力的航线决策。
Hsu和Wen（2000）在Application ofgrey theory and multi-objective programming towards airline network design一文中为了得出航线网络中城市间的流量，首先进行了应用灰色理论来预测流量，继而基于灰色聚类法候选航线，把这些候选航线组成航线网络，最后应用使用多目标规划法得到航线网络布局。
苏建克（2001）回顾美国、欧洲航空发展过程，阐述支线航空布局模式和运营模式，探讨了如何政策支持支线航空的发展，并针对性地提出调整航线结构、建枢纽等一些改进意见。
邱连中和谢立（2002）等人在总结国外经验的基础上，基于战略的高度分别从航线网络、支线网络建设和机队规划等角度提出了一些发展战略，这些战略都利于航空运输业的发展。
钟山（2003）在《集中星型结构及在航空运输的应用》一文中综述了枢纽辐射网络结构，以此为基础，分析了此中网络结构的优点，最后，以实际案例证实该网络结构是具有一定的就竞争优势的。
凤君、王成金（2005）在《轴辐侍服理念下的中国航空网络模式构筑》一文中综述了国内外航线网络的发展现状，解剖了枢纽辐射航线网络的内涵和优点，构建航线网络评价指标，以实际机场为案例，甄选国内枢纽机场，根据构建的指标体系，描绘出我国的航线网络体系。
张孟坤、李婷婷（2006）在《中枢辐射航线网络结构设计》一文中，以国外学者研究枢纽辐射网络理论为依托，介绍国内在此领域范围内的研究进展，指出我国学者的文献研究还主要还是以定性分析为主。
航空运输企业的飞行可以分成正班航班飞行、包机航班飞行、专机航班飞行、加班航班飞行、其他航班飞行五大类。在这五大类飞行中，正班航班飞行是航空运输企业最重要的一种飞行，它完成了航空运输企业全部飞行任务的90%以上，所以航空运输企业制定正常航班飞行的航线、飞机型号、航班频率、航班时刻等问题就是指航班计划。所以在对航班计划做国内外文献梳理前，首先明确几个基本概念。
航空运输企业的一架飞机在城市对之间的单向飞行称为航班，航线资源是航空运输企业非常宝贵的资源，而航班资源亦是如此。完整的航班包括航班号、机型、始发机场、目的地机场、始发时间、到达时间六个要素。
完成一次起飞、降落的飞行任务成为航节，也称为航班段（简称航段）。航节是航空运输企业航班的最小单位。我国国内主要由两类航节，一种是直达，也就是点对点的形式，一个航班只有一个航节，另外一种形式是非直达，中间存在经停点，也就是说一个航班由两个航节组成。
航空运输企业在同一条航线市场内，每天或每周的航班数称为航班频率，也可以称为班次。
航班计划对航空运输企业来讲是非常重要的一个因素，优化了航班计划，可以有效增加企业效益且客户满意度有所上升；反之，成本会上升，客户满意度也会下降。
Russon等（1989）在 Aircraft size as a quality of service variable in a short-haul market 一文中提出了服务水平概念，论文指出服务水平是航班频率和飞机型号大小的函数。
Suzuki Y（1998）在 A theoreticalframework for modeling sales-service relationships in the transportation industry 一文中，基于规避损失概念，作者认为客户对服务质量是存在期望要求，服务质量与期望偏离程度不同，客户的反应程度也不同，据此，构建了航班频率与市场份额之间的非平滑曲线关系模型，最后证实了两者之间是非对称的 S 型曲线。
Hsu C和Wen Y H（2002）在 Reliability evaluationfor airline network design in response to fluctuation in passenger demand 一文中考虑设计航线网络的影响因素——变化的旅客流量波动，研究了针对航线航班频率的问题。首先基于流量波动特征，做出如何调整航班频率的决策方法，最后提出了评价航线网络设计可靠性的方法。
Hsu和Wen（2005）在 Airline Flight Frequency Determination in Response to Competitive Interactions Using Fuzzy Logic 一文中基于模糊理论的航班频率和票价关系研究。第一步，设立航线市场份额函数；第二步，设计航班频率模函数，描述出航班频率和机票价格间的动态变化；第三步，提出模糊评价模型。三步中反复迭代，最终确定航班频率和机票价格。
李福娟、王鲁平等（2007）在《航班计划优化模型及其应用研究》一文中指出航班计划是每家航空运输企业的服务产品目录，购买已载明的航班，并乘坐该航班的座位，完成位移的权利，即完成从A城市到B城市的权利。编制航班计划要充分考虑各种相关因素，比如市场环境、飞行型号、机场条件、客户需求、航程方向、飞机性能等。航班计划是实现公司战略意图的途径，也是实现公司收益重要环节。所以，编排航班计划好与坏，直接影响着客户的需求的满足，对航空公司而言，是关乎企业生存和发展的。由此可以得出结论：航班计划的研究和优化具有非常重要的现实意义。
朱星辉（2007）在《航空公司航班计划优化设计研究》一文中指出航班计划有广义和狭义之分，凡与航空生产活动有关联的系列生产计划都称为广义航班计划，内容包括狭义航班计划、飞机维护、飞机指派、机组排班等方面的计划。民航运输市场调研、航空公司航班频率、客货运市场的份额、航班时刻优化配置等都属于狭义航班计划的范畴。通常意义上所讲的航班计划往往就是指狭义航班计划。
韩明亮（2007）基于竞争环境下研究决定航空公司市场份额的影响因素，从飞机型号、航班时刻和机票价格3大影响因素为依托，对市场份额预测方法进行了研究。通过调查实际航线，分析得出三个主要影响因素（飞机型号、航班时刻和机票价格）的偏好度。根据航空企业在各条航线上航班安排的实际，预测得出在相应航线上各家航空企业的市场份额。
张伯生、刘飞（2006）在《航线优化的随机动态规划模型》一文中针对航线市场不断变化的需求，如何动态合理分配运力进行了深入研究。该文以航线最大化贡献为目标，建立了确定时间、确定班次情况下的随机动态模型，应用蒙特卡罗方法进行模型转化，并进行了算法求解。
柏明国、朱金福（2006）在《全连通航线网络和枢纽航线网络的比较研究》一文中针对全连通和枢纽两大航线网络，研究了两大网络中的客流量、直达机票价格和航班频率三者直接的关系，研究结论是枢纽航线网络中的客流量、直达机票价格和航班频率分别比全连通航线网络中的对应要素要来得大。
徐进（2007）在其《航空公司航班计划的优化方法研究》一文中构建了关于机型指派的混合整数模型，作者结合研究的主要内容，以最优化理论为工具，分别构建机型指派模型和航班频率模型等，通过模型求解和算例演算，比较了模型计算结果。
孙宏（2002）在《运用网络流模型解决航班衔接问题》一文中以最小飞机数为指标，基于网络流理论对航班衔接问题进行了深入研究。
首先，虽然国内外学者都运用不同的方法进行了货运量的预测，取得了一定的成果。但是，航空货运量预测应用单一的预测模型进行预测，不免会丢失一些有价值的信息，将不同的预测模型进行组合，预测的准确性将大大提高，越来越多的学者也开始关注组合预测方法，提出了各类算法，都起到了较好的优化作用。在实际应用中最多的还是以最小方差法来确定，且大多数以绝对误差作为原则来得出组合预测的权系数向量，缺乏相关性指标来确定预测精度，组合预测方法的研究并不完善，需要进一步加强研究。
其次，通过对航空运输企业航线网络相关问题的国内外文献梳理，发现：
（1）国内外学者针对航空公司航线网络问题大多采用运筹学、统计学知识进行定量分析、研究航线问题，在进行三大类型航线网络设计研究时，更多是采用构建数学模型，然后进行模型求解，继而得到模型的次优解或最优解。之所以说次优解释因为往往在解决航线网络设计时往往考虑众多参数，然后模型往往是基于混合整数规划，此类问题求解时，大多采用启发式算法或则通过一些软件来优化求解。
（2）纵览国内外学者的文献可以发现，还是存在很多学者从定性上界定航线网络相关问题，如我国构建枢纽辐射式网络对我国航空运输业的重要意义，比较了三大类型的航线网络的优劣型，指出了不同类型航线网络的适用性，并提出了发展国内航空运输业的政策建议，存在一定程度上的研究不深入，研究不细致的问题。也存在忽视航空公司运力的限制等问题，但是提升民航服务质量是当前航空运输企业面临激烈的竞争所必须采取的措施，有鉴于此，针对航空公司的运力限制来优化具体某企业的航线网络的定量研究就显得尤为重要。
最后，通过对航班计划相关问题的国内外文献梳理时，发现：
（1）国内外学者关于航班计划的研究成果主要还是集中于预测市场份额、影响市场份额的因素，航班衔接、航班频率等方面。但是针对航班时刻方面的研究相对较少。
（2）基于中国实际的航班计划的研究相对较少，中国民航正走向民航强国之路，我国的消费行为，比如对时间和成本的考虑，这些因素导致了国内企业不能直接走拿来主义之路，不能照搬照抄国外的相关研究成果，因此需要综合考虑各种影响因素。
（3）纵览相关文献，航班计划、班次、航班频率大多是基于客运角度的研究，很少有文章是关于航空货物运输的，航空货物运输时间的考虑是非常重要的一个环节，相对于此类文献非常少，对航空货物运输的启示作用、实际意义就会大打折扣。