随着机场运输规模不断扩大，机场噪声污染日益恶化，安装机场噪声监测系统已成为众多机场监测周边噪声环境的重要手段。但是，这类监测系统中的固定监测点成本高、环境要求高、稳定性差，加之机场噪声的监测数据中夹杂有航空器之外的其他噪声源产生的环境噪声（如风噪、施工噪声等）数据，因此评估各监测点所监测到的噪声数据的可信度就变得尤为重要。本文在充分分析机场噪声监测数据特点的基础上，提出一种基于证据理论的机场噪声监测数据可信度评估模型。该模型利用数据挖掘的方法生成监测点间噪声数据的关联规则，然后利用关联规则进行基本概率赋值函数的获取，将获得的证据用Dempster组合规则进行融合并作出最终的决策。针对Dempster组合规则在冲突证据融合方面的缺陷，在充分研究了冲突证据度量标准的基础上，本文提出使用pignistic概率函数来衡量证据之间的冲突程度，并在此基础上构建了伪证据识别方法和冲突证据融合方法。将这些方法应用于机场噪声监测数据可信度评估模型中，使该模型在有冲突证据的情况下不但能识别出冲突证据，还能利用改进的合成方法得到正确的融合结果。实验表明本文提出的伪证据识别方法和冲突证据融合方法能有效地在机场噪声监测数据中得到较好的效果，同时改进的评估模型应用在真实的机场噪声监测数据中具有较好的准确性和实用性。