随着空中交通流量的增加,空域资源日益紧张,航班延误的问题也越来越严重。在所有导致航班延误的因素当中,气象因素占有较大的比重。本文设计实现了航班延误气象因素量化分析系统,通过对历史数据进行关联分析,明确了航班延误与气象因素之间的关联关系,并将分析的结果进行可视化展示。同时,建立了基于深度学习的航班延误预测模型,能够对航班的延误等级进行预测。本系统旨在为民航相关部门提供有效的决策依据,尽量减少气象因素给航班带来的不利影响。首先,本文对需要开发的航班延误气象因素量化分析系统进行了需求分析,包括系统的功能性需求和性能需求。本系统主要用于民航系统内部,对系统的网络架构进行了针对性的设计。根据系统的设计需求和现有的技术开发手段,确定了本系统的技术架构。本系统主要包括五个模块:数据管理模块,可视化模块,关联分析模块,延误预测模块和信息处理模块。其次,对关联分析模块所用的关联分析算法进行了介绍。首先是进行了数据预处理工作,根据数据特点对数据进行了离散量化处理,形成用于关联分析的数据集。着重介绍了两个用于关联分析的算法:Apriori算法和FP-Growth算法。应用多种技术提升这两种算法的效率,并进行了对比分析。对关联规则的生成过程和算法的执行过程进行了优化,进一步提升了关联分析的效率。然后,对延误预测模块所用的延误预测模型进行了介绍。首先进行数据预处理,形成用于模型训练的数据集。再将数据集送入时间卷积网络（Temporal Convolutional Networks,TCN）当中进行训练,生成用于航班延误预测的模型。实验结果表明,在航班数据中加入气象特征列之后,延误预测的准确率有了很大的提升。最后,为保证软件质量,对软件系统进行了测试工作。对系统的各个功能:可视化,历史数据查询,关联分析,延误预测和用户注册与登录等设计了详细的测试用例进行测试,保证了系统功能的可靠实现。对系统性能表现也进行了全方位的测试。最后,依据系统测试的结果,对系统中存在的问题进行了修复,保证了系统的功能正常和稳定运行。