近年来民航需求增多,航班延误问题一直是制约民航发展的首要因素。为了减少由于各种原因导致的航班延误情况以及做好应对措施,本文在某航空公司历年航班延误数据基础上,提出航班延误组合预测模型,以预测结果为支撑对航班计划进行优化调整,具体研究内容如下:首先,总结民航发展现状,对延误预测和飞机排班进行研究。确定延误的定义和划分,分析航班延误主要影响因素以及不同影响因素对航班延误的影响程度,针对延误预测与航班调整方面的研究不足展开研究。然后,面对航班延误问题,利用ARIMA和BP神经网络两种预测方法,提出两种组合预测模型:加权组合模型和残差优化组合模型。在预测结果基础上,分析航班延误不同影响因素的权重,选取延误最严重的时间段进行针对性研究。最后,在不改变机组和飞机路线条件下,以航班延误预测结果为支撑,以延误成本最低和飞机计划鲁棒性最高建立双目标函数,通过优化航班过站时间对飞机排班进行事前调整,吸收波及延误。结合实际航班运行数据,使用Lingo软件进行实证分析,从航班成本和鲁棒性角度对优化后结果与航班实际运行进行对比。算例表明优化后航班总成本降低4.31%,航班计划鲁棒性提高了16.97%,证明模型在控制成本条件下能够有效提高航班计划鲁棒性。