Las herramientas de apoyo a la decisión para la secuenciación y programación de llegadas podrían ayudar a los controladores de tráfico aéreo a gestionar las aeronaves que llegan en áreas terminales. Sin embargo, un problema crítico es que el método actual para abordar el problema de secuenciación y programación de llegadas no considera la situación dinámica del tráfico y la experiencia laboral humana, lo que resulta en una desviación entre las secuencias de aterrizaje programadas y las reales. Este documento desarrolla un método basado en datos para abordar este problema. En primer lugar, se aplica el modelo de bosque aleatorio para predecir el tiempo estimado de llegada (ETA). Durante la predicción del ETA, se consideran la trayectoria, la operación y los factores relacionados con el aeropuerto que podrían aumentar la precisión de la predicción. En segundo lugar, la secuencia de aterrizaje se obtiene ordenando los ETAs predichos. En tercer lugar, se proponen dos métodos de optimización para generar el tiempo programado de llegada (STA). El primero utiliza los ETAs predichos como entradas y luego optimiza directamente la secuencia de aterrizaje y el STA. El segundo utiliza tanto el ETA predicho como la secuencia de aterrizaje como entradas para una optimización adicional. Finalmente, estos métodos propuestos se evalúan con tres conjuntos de datos históricos sobre operaciones de llegada en el Aeropuerto Internacional de Changsha Huanghua (ZGHA). Los resultados muestran que el método de predicción de ETA basado en RF podría mejorar el rendimiento de la programación. Además, los métodos de optimización propuestos podrían proporcionar a los controladores un asesoramiento de decisión más apropiado. Tales asesoramientos podrían reducir simultáneamente los indicadores de eficiencia operativa (retraso promedio/máximo o tiempo de permanencia) y los indicadores de complejidad operativa (correlación de rango de Kendall o cambio de posición).