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网络使得机票预订更加便捷，机票价格预测可以帮助旅客、代理商合理的选择购买时间、了解市场.然而各航空公司均使用复杂的调价机制，动态的调整价格，以达到收益最大的目的.受多方面因素的影响，机票实时价格具有趋势性、随机性和波动性的特点，同时影响机票价格因素在不断变化，历史价格与预测值间很难用一个精确的关系表示.文中将模糊时间序列模型引入机票价格预测问题中，利用36 条航线的最低价格数据(2014.10-2015.4)，根据历史价格进行预测，并用绝对平均误差对实验结果进行评估.将预测结果与传统的时间序列算法AR、移动平均和指数平滑比较，结果表明模糊时间序列模型可以提高预测的准确率，不同航线的预测误差结果浮动较小，且在价格波动较大时准确率有明显提升，可为旅客提供较可靠的购票决策支持.