介绍航空运输在区域经济中的作用、武汉天河国际机场的战略地位与发展挑战，以及吞吐量预测对机场管理与规划的迫切需求
阐述理论意义（组合模型方法创新、多维影响因素分析）和实践意义（资源配置优化、政策制定支持、应急管理能力提升）
综述机场吞吐量预测的传统方法（ARIMA、灰色模型）、机器学习与深度学习在预测中的应用（LSTM、SVM）及组合预测模型的研究进展与不足，并指出武汉天河国际机场研究的空白与创新点
描述研究内容框架（现状分析→影响因素→模型构建→预测验证）和技术路线图（数据采集→主成分分析→ARIMA-LSTM组合建模→结果优化）
详细分析武汉天河国际机场的地理位置与交通网络、气象条件对航班运行的影响、净空条件与空域限制、地面交通衔接（地铁、高铁、公路）及其与武汉市城市规划的协同关系
详细介绍基础设施概况（跑道、航站楼、停机坪）、飞行区容量与航班时刻分配、旅客服务设施与智能化水平及近10年旅客吞吐量趋势分析（季节性、周期性特征）
总结机场现状对吞吐量增长的制约与机遇
定性分析政策法规（航线开放、补贴政策）、宏观经济（GDP、消费水平、旅游业发展）、交通竞争（高铁网络、公路客运）、人口结构与流动性（城镇化率、人口流入）及突发事件影响（疫情、极端天气）
变量选取与数据来源（12个潜在因素）、数据预处理（缺失值填补、标准化）、相关性分析（Pearson系数、热力图）及主成分分析（PCA降维、关键因子提取）
提炼核心影响因素（如GDP、铁路周转量、社会消费品零售总额）
介绍ARIMA模型（差分处理、参数选择）、LSTM神经网络（时间序列记忆机制、超参数优化）及ARIMA-LSTM组合模型（串联加权策略）
数据分割（训练集、测试集）、ARIMA模型拟合与残差分析、LSTM模型搭建（层结构、激活函数、损失函数）及组合模型集成（网格搜索确定权重）
评估指标（MAE、RMSE、MAPE）、单模型与组合模型对比及误差来源分析与鲁棒性验证
2025-2029年吞吐量预测值（图表展示）、敏感性分析（关键因素变动对预测的影响）
组合模型优势总结与局限性讨论
主成分分析法有效提炼关键影响因素、ARIMA-LSTM组合模型显著提升预测精度及武汉天河机场未来5年吞吐量增长趋势
航线网络优化（国际航线拓展、支线航空协同）、空铁联运深化（枢纽衔接、票务一体化）、智慧机场建设（动态调度、旅客服务智能化）
引入实时数据与强化学习优化动态预测、多模态交通竞争模型的扩展研究