Airflow DAG在预定日期上未按预期启动可能有多种原因。以下是一些可能的解决方法，包括代码示例：

1. 检查DAG的start_date和schedule_interval是否正确设置。确保start_date早于当前日期，并且schedule_interval能够触发DAG的运行。例如，如果要每天运行一次DAG，可以设置schedule_interval为'0 0 * * *'。

from airflow import DAG
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'schedule_interval': '0 0 * * *'
}

dag = DAG('my_dag', default_args=default_args, ...)

2. 检查Airflow调度器的运行状态。确保Airflow调度器正在运行，并且没有任何错误或异常。可以使用以下命令检查调度器的状态：

airflow scheduler --dag-id my_dag

3. 检查Airflow日志以查找任何错误或异常。可以使用以下命令查看DAG的日志：

airflow logs my_dag

4. 检查任务的依赖关系和触发条件。确保所有的任务依赖都已满足，并且触发条件正确设置。可以使用provide_context=True参数来传递上下文变量，以便在任务中使用。

from airflow.operators import PythonOperator

def my_task(ds, **kwargs):
    # 任务逻辑

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    provide_context=True,
    python_callable=my_task,
    dag=dag
)

5. 检查Airflow调度器的配置。确保dags_folder配置项指向正确的DAG文件夹，并且DAG文件在正确的位置。可以在Airflow的配置文件中进行设置。

这些是一些可能的解决方法，可以根据具体情况进行调整。如果问题仍然存在，请检查其他日志和错误消息，以便更详细地了解问题的原因。