贵阳龙洞堡国际机场是贵州省最大的机场,也是西南地区重要的机场枢纽。机场客货吞吐量是衡量一个地区发展的重要标志,也影响着机场如何实现资源的有效配置。精确地预测贵阳龙洞堡国际机场的客货吞吐量,可以更好地促进贵阳及相关地区的经济发展,并为机场建设提供参考。本文将贵阳龙洞堡国际机场的客货吞吐量作为研究对象,选用1995-2016年的机场客货吞吐量以及相关数据。首先,在梳理文献和了解贵州省航空运输发展状况的基础上,提出了本文的研究目的、意义以及研究思路。其次,介绍了贵阳龙洞堡国际机场与贵阳市经济社会的发展概况,运用主成分分析方法评价贵阳龙洞堡国际机场和贵阳市经济社会的发展水平,并用静态协调指数分析了两者之间的协调性。再次,根据贵阳龙洞堡国际机场现状,结合经济发展情况和地面交通环境,定性分析了影响贵阳龙洞堡国际机场旅客和货邮吞吐量的因素。与以往的最小二乘法、逐步回归等选择变量的方法不同,选用Adaptive-lasso方法定量分析影响该机场旅客和货邮吞吐量的关键因素。最后,运用ARIMA模型、灰色预测模型、ARIMA-灰色预测组合模型、Adaptive-lasso灰色神经网络预测模型分别构建贵阳龙洞堡国际机场旅客和货邮吞吐量的预测模型,并对4种模型的预测效果进行对比分析。得到如下结论:1.分析贵阳龙洞堡国际机场和贵阳市经济社会协调性,发现要加大对贵阳龙洞堡国际机场的投入,使其与贵阳市经济社会发展相协调。2.运用Adaptive-lasso方法得到影响贵阳龙洞堡国际机场旅客吞吐量的六个关键因素为:全社会固定资产投资、城镇人均可支配收入、社会消费品零售总额、第三产业增加值、工业总产值以及公路旅客周转量。影响贵阳龙洞堡国际机场货邮吞吐量的三个关键因素为社会消费品零售总额、铁路旅客周转量、公路旅客周转量。3.四种模型的预测相对误差进行对比,得出Adaptive-lasso灰色神经网络模型的预测效果比ARIMA-灰色预测组合模型、灰色预测模型、ARIMA模型好,利用Adaptive-lasso灰色神经网络模型对2017年贵阳龙洞堡国际机场的客货吞吐量进行预测,得到预测值与2017年该机场客货吞吐量的实际值误差较小。