本发明公开了一种基于时空神经网络的航班到达时间预测方法，属于民航技术领域。该方法首先对某时间段内的历史航班，采集历史航迹作为样本，处理后得到历史航迹集；将历史航迹集聚成簇，每个簇代表一种航迹模式，并选取每个航迹模式的代表航迹。然后给定目标航班，对其已在终端区内飞行过的航迹重采样，得到目标航班的已有航迹，并通过航迹模式计算目标航班的预测航迹。构建到达时间预测模型，并采用交叉验证的方法对到达时间预测模型进行训练。最后将目标航班的预测航迹输入到训练好的到达时间预测模型，输出目标航班的预计到达时间。本发明对航班到达时间影响因素的考虑更加全面，并引入了时空注意力机制，使预测结果的准确性大大提高。