Realizar una predicción de retrasos en aeropuertos de manera precisa y confiable proporcionará una base importante para el control macro de la situación de retrasos en el espacio aéreo y la asignación dinámica del equilibrio de la capacidad del sistema de espacio aéreo. En consecuencia, se propone en este documento un método de predicción de retrasos para aeropuertos objetivo basado en las variables de retraso espaciotemporales de aeropuertos adyacentes. Primero, al combinar la teoría de redes complejas, extraemos la topología de la red de aeropuertos y creamos clústeres de aeropuertos con propiedades de red comparables. En segundo lugar, desarrollamos el modelo TS-BiLSTM-Attention para predecir el retraso por hora para los aeropuertos en el clúster. Como variables de características espaciotemporales, se utilizan el retraso de llegada de los aeropuertos asociados al clúster y la serie temporal de retrasos de los aeropuertos de aterrizaje para llegar a la conclusión. Los resultados experimentales indican que la predicción de retrasos basada en clústeres es superior a la basada en datos de un solo aeropuerto. Esto demuestra que la ley de propagación de retrasos derivada de datos de clústeres basada en la extracción de características espaciotemporales puede generalizar las características de propagación de retrasos de los aeropuertos dentro de los clústeres.