(1)本题考查指数平滑法的相关知识。它是时间序列预测法中一种常见的方法，指数平滑模型是利用历史数据进行平滑来消除随机因素的影响，对过去不同时间的资料取不同的权数加权，加以平均进行趋势预测。这种模型只需要本期的实际值和本期的预测值便可预测下一期的数据。如果实际数据序列有非线性增长的倾向，则应用多次指数平滑法建立非线性预测模型，再用模型进行预测。(2)本题考查一元线性回归模型的概念。它是反映客流量随时间变化的趋势规律的，根据题干给出的公式，人数是因变量，时间是自变量。客流量随时间发展呈现递增趋势，斜率应该大于零，截距一定大于零。(3)本题考查移动平均法的运用。这种方法是将时间数列中的数据由远而近按一定跨越期进行平均，逐一求得移动平均值，并以最接近预测期的移动平均值作为确定预测值的依据。根据计算公式求得2020年的预测值为9789人。(4)本题考査简单平均法的运用。采用简单平均法，以观察期的算术平均数作为下期的预测值。具体计算公式为：。求得2020年的预测值为8701人。(5)本题考查对预测运量方法的综合性知识。影响旅客运输需求的主要因素中具体的预测目标类型、范围是不同的，必须细致地分析其最主要的影响因素，并将其用量化指标反映出来。通过对过去和现在的指标数据进行分析研究，可以找出运输需求与相关经济量的关系，用于对运量进行预测。这类预测方法在数据量充足的情况下，常可获得较好的精度，并可以提供运量变化原因方面的信息。其缺点是自变量、外生变量指标未来值的选择本身就带有预测性，影响预测的准确程度。定性预测法不仅是在不掌握详细历史数据的情况下才得以应用的，而且是在定量预测中也要采用的基本方法。因为经济事物的发展变化是错综复杂的，有时不可能对所有复杂关系都作岀定量描述，所以在应用数理分析进行定量预测的同时，也需要定性预测。所以说，定性预测又是定量预测的基础，离开了定性预测的定量预测，其科学性也难以保证。每一种方法都有其特定的适用范围和具体的适用条件，没有也不可能找到一种预测方法能够满足如此范围之广、头绪如此之多的运输需求预测的要求。因此，将多种需求预测方法结合起来加以运用，使之相互补充、互为验证、取长补短，这对于提高运输需求预测质量是十分必要的。