近年,中国已步入支线航空发展的黄金时代。作为现代航空运输系统的重要组成部分,支线机场的建设将成为今后一段时间民航发展布局规划研究的重点,其合理规划对拓展航空运输服务范围、促进航空运输规模的扩大、推进区域社会经济的快速发展起到十分重要的作用。然而,支线机场通常位于经济基础薄弱的边远地区,客货源不稳定,市场供需矛盾突出;且公益性特征明显,业务量增长缓慢,长期运营亏损需受地方政府补贴,现状堪忧。究其原因,支线机场之所以长期处于上述发展困境,主要由机场容量设计、改扩建规模及功能定位不合理导致支线市场需求估计不准确造成。如何实现支线机场运输需求的合理预测已成为航空运输业亟需解决的问题。本文从支线机场所处内、外部环境出发,首先对二维面板数据进行检验、筛选,得到与支线机场功能定位相符的机场吞吐量内部影响因素,定量分析变量间的弹性关系。通过Lotka-Volterra模型分析区域多机场系统中邻近机场间的竞合关系,并将灰色辨识法用于模型的参数辨识。将多指标预测的Elman神经网络模型与逐步回归分析法结合,得到具备最优变量组合的多元线性回归模型。最后,以江苏地区支线机场的旅客吞吐量预测为例,验证模型的有效性。结果表明,本文预测指标的选取方法合理且模型具有良好的稳定性,可以用于支线机场的客流量预测。