大面积航班延误问题已成为商业航空运输的主要难题和挑战之一。它不仅会造成航班计划的打乱,还会在一定程度上波及下游机场,对下游机场进离港航班的正常运行造成影响。恶劣天气、流量管制、军方活动等原因导致了大面积航班延误在一定程度上的不可避免。但是,提前对可能发生的延误及其传播进行预测和控制是切实可行的,而这又建立在对大面积航班延误及其传播的产生、发展和消散的科学认识上。针对航班延误传播问题,对航班延误传播模式进行剖析,建立机场航班延误传播模型,并给出延误的传播特征,最后对机场的离港航班进行实时延误预测。论文的主要工作如下:首先,基于航班运行过程,从航班状态转换的角度,分析了延误传播导致的航班状态转换机制,借鉴传染病模型的基本思想,建立了大面积航班延误传播模型。通过算例分析,得到不同状态的航班数量随时间的演变图形,进而分析出延误传播的发展变化过程和不同转化参数对航班延误传播的影响。其次,对延误在源机场内部和源机场-目的机场之间的传播进行研究。考虑航班实际运行情况,分析了源机场内部及场间的延误传播途径,提出了相应的表征参数,借鉴状态空间理论,分别建立了场内和场间延误传播模型,通过算例分析,得出延误传播在场内和场间的区别及不同传播途径对延误传播的影响。最后,对机场离港航班进行实时延误预测。考虑天气对延误的影响,引入基于天气影响交通指数WITI的机场天气影响交通指数,运用BP神经网络对机场离港航班进行延误预测,选取前70%的延误数据对网络进行训练,并选取剩余30%的数据进行预测。预测结果表明了BP神经网络预测的可靠性。