如今,社会的发展不仅创造了各种物质财富,同时也产生了海量的数据财富。如何利用这些数据提高人们的生活品质,便要求我们能够利用这些海量数据进行有效地分类,精确地分析,再加上可靠地预测。在运用了大量时间序列数据的基础上,本文提出了两种新的基于样条曲线、ARIMA模型和多元线性回归的航班晚点预测模型。第一种预测模型是飞机晚点通用预测模型,该模型将晚点因素分为季节、起飞时间段和随机因素三大类,季节和起飞时间段两大因素运用权重型样条曲线进行拟合,而残差项随机因素类则运用ARIMA模型进行拟合以使误差降到最低,该模型不仅有良好性预测性,而且可以在一个相对长期的范围内进行预测。第二种预测模型则是针对飞机到达晚点进行实时预测的一种新模型,该模型涵盖了起飞天气、航空公司、国家航空系统,安全性和前一次晚点飞机等众多重要因素,通过样条曲线和多元回归模型,在运用大量相对应的时间序列数据的基础上进行建模,并实时抓取天气数据,航班信息来对航班晚点进行实时预测。同时在此模型的基础上实现了航班预测网站,以更好的展示文本的研究成果。实验表明,该模型有着良好地预测性以及实用性。