随着民航运输业的快速发展,航班时刻资源的供需矛盾日益突出,航班延误逐渐成为常态。战略航班时刻优化属于一种从需求管理的角度来解决需求和容量不平衡问题的一种手段,通过对班期计划表进行优化,调整航班计划的时空分布,实现机场和空域资源充分利用,减少航班延误。目前对战略航班时刻优化问题的研究,主要关注航空公司的利益,很少有研究者考虑航班延误的影响。本文围绕航班时刻优化中的航班延误估计、航班延误因果关系挖掘以及航班优化模型构建三个关键问题展开研究。首先,根据航班历史运行数据,分析战略航班时刻需求和实际运行需求之间的关系,并利用聚类方法对机场容量进行分类,构建不同的容量时变转化模型,采用蒙特卡罗方法模拟机场需求和容量,实现机场进离场航班延误估计。其次,为了挖掘机场间的延误传播因果关系,建立一种考虑注意力机制的深度时域卷积网络预测模型,利用机场延误时间序列训练模型参数,进一步根据注意力因子得分初步筛选机场间的延误传播因果关系,并基于t-检验和传播时延分析验证直接因果关系,定量得到一个机场的延误对另一个机场的影响程度。最后,考虑航班延误影响和航班分配公平性,构建最小化航空公司偏移和航班延误影响程度的双目标航班时刻优化模型,通过在模型中引入航班波约束和航路限制,保持了枢纽机场航班衔接性和降低航路潜在冲突性。以上海浦东国际机场为例,对本文提出的方法进行验证,优化后的航班时刻在时空分布上更加均匀,可以显著降低航班延误和提高正常性。