近几年,我国对于航空飞行的需求快速增长。飞行器种类和数量的激增,导致飞行数据量日益剧增,又因为空中交通事务对于安全性和实时性有较高要求,这些都成为了空中交通事务的新挑战。提升服务器集群的并发性是解决实时性和可靠性最有效的手段之一。本文以飞行数据处理系统设计与实现为基础,并根据现阶段飞行数据处理系统集群在负载均衡方面存在的问题,提出了优化方案。本文研究主要包括以下内容:（1）针对Nginx内置负载均衡算法会造成负载分配不均的问题,本文提出了一种基于长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的动态负载均衡方案,该方案借助LSTM算法对服务器请求连接数进行预测,并结合服务器的实时性能指标以及负载信息进行负载权值计算。该方案综合考虑了服务器的性能指标,实时负载信息以及服务器的流量突发性,为系统保障实时性和稳定性。（2）本文使用最优组合赋权法确定负载指标间的权系数,通过周期性方式收集集群的实时负载指标,计算的权系数后,再采用consul+upsync的方式更新负载均衡器的动态路由表。（3）将融合LSTM和最优组合赋权法的负载均衡算法应用到实际的空管自动化系统项目中,对系统中的关键功能进行了概述,并辅以实际效果图进行展示。（4）为了验证本文提出的负载优化算法的可行性和有效性,选取响应时间和吞吐量作为评价指标。采用Apache JMeter性能测试工具对Nginx内置的轮询调度算法、加权轮询算法、源地址散列调度算法以及本文提出的动态负载优化算法进行性能测试对比,仿真实验结果说明,与加权轮询、源地址散列等负载均衡算法相比,本文提出的改进算法不仅将集群的并发请求响应时间降低了20%左右,还将集群的吞吐率提升了17%。并且将本算法应用于飞行数据处理系统中,改进后的系统在响应时间和吞吐量上面均有提高。