基于机器学习的预测服务质量的车联网（V2X）研究附Python代码

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🔥 内容介绍

车联网（V2X）通过车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与云（V2C）等多维度通信实现协同驾驶，其服务质量（QoS）直接决定自动驾驶安全性与交通效率。机器学习作为数据驱动的建模工具，为动态复杂场景下的 QoS 预测提供了突破性解决方案，二者的技术关联体现在三大层面：

（一）V2X QoS 核心指标体系

根据 3GPP 标准定义及实际业务需求，V2X QoS 预测的核心指标可分为三类：

1. 实时性指标：端到端时延（高级自动驾驶要求≤3ms）、传输时延抖动，直接影响碰撞预警、协同换道等低时延业务的有效性。

1. 可靠性指标：传输成功率、丢包率、通信可靠性（需达到 99.999% 以上），是保障关键安全信息准确传递的基础。

1. 有效性指标：链路吞吐量（最高需求 1Gb/s）、信道容量，决定高清路况、传感器共享等大数据量业务的传输质量。

（二）机器学习的适配性优势

相较于传统基于解析模型的预测方法，机器学习在 V2X 场景中展现出三大核心优势：

1. 动态性适配：通过实时学习车辆轨迹、信道状态等时变数据，可捕捉 LTE-V2X 与 5G NR-V2X 共存场景下的链路质量波动规律。

1. 复杂性建模：利用深度学习的多层特征提取能力，可融合车辆密度、遮挡物分布、通信模式切换等多维度影响因素，突破传统模型的线性假设局限。

1. 概率化输出：部分模型（如高斯过程回归、贝叶斯神经网络）能提供预测置信区间，为通信资源调度提供不确定性量化依据，类似声场估计中的方差分析逻辑。

二、关键挑战：动态场景下的预测瓶颈解析

V2X 环境的高动态性与强约束性，使 QoS 预测面临 “数据 - 模型 - 部署” 三重挑战，形成 “精度 - 实时性 - 可靠性” 的三角矛盾：

（一）数据层面：高维异构与标注稀缺

1. 数据来源碎片化：需融合车载传感器数据（速度、加速度）、路侧设备数据（信道 CSI-RS 信号）、网络数据（资源分配模式、功率控制参数）等多模态信息，数据维度常达数百维。

1. 标注成本高昂：QoS 指标的精准测量需专业仪器同步采集通信链路状态与业务传输质量，在高速移动场景下难以大规模开展，导致标注数据稀缺。

1. 数据分布漂移：车辆从城区拥堵场景切换至高速空旷场景时，信道特性与干扰模式剧烈变化，导致训练数据与实际数据分布失配。

（二）模型层面：实时性与精度的平衡困境

1. 计算复杂度冲突：深度学习模型（如 LSTM、Transformer）虽能提升预测精度，但推理耗时较长，难以满足 V2X 毫秒级响应需求。

1. 多场景泛化不足：针对特定通信模式（如侧行链路自主资源分配模式二）训练的模型，在基站控制模式一下预测误差显著增大。

1. 约束融合困难：通信距离（覆盖范围约 1000m）、终端类型（仅支持 LTE-V2X 或兼容 NR-V2X）等硬约束难以有效融入模型训练过程。

（三）部署层面：边缘环境的资源限制

1. 算力资源受限：车载终端与路侧边缘节点的计算能力有限，难以支撑复杂模型的实时推理。

1. 通信开销约束：模型参数更新需占用 Uu 链路或侧行链路资源，过度传输会挤占核心业务带宽。

三、技术方案：机器学习驱动的预测优化体系

针对上述挑战，需构建 “数据预处理 - 模型选型 - 策略优化” 的全流程解决方案，实现动态场景下的精准预测：

（一）数据预处理与特征工程

1. 数据清洗与对齐：采用滑动时间窗口法实现多源数据的时间同步（精度≤1ms），通过卡尔曼滤波去除传感器数据中的噪声干扰。

1. 特征降维与增强：

• 降维：采用主成分分析（PCA）提取信道 CSI-RS 信号的关键特征，用互信息熵筛选与时延强相关的车辆运动参数，将数据维度降低 60% 以上。

• 增强：通过生成对抗网络（GAN）合成不同车速、不同干扰强度下的虚拟 QoS 数据，缓解标注数据稀缺问题。

（二）约束感知的优化策略

1. 硬约束嵌入：在模型输入层剔除超出通信覆盖范围（>1000m）的样本，通过掩码机制屏蔽不支持的通信模式组合（如仅 LTE 终端使用 NR 侧行链路）。

1. 软约束加权：将资源分配效率、终端算力限制等约束转化为惩罚项，融入损失函数（如预测时延超限时增加权重），实现 “预测精度 - 资源消耗” 的多目标优化。

1. 模型轻量化：采用知识蒸馏将复杂模型的预测能力迁移至轻量级网络，通过量化压缩将模型体积减小 70% 以上，满足边缘节点部署需求。

四、性能评估与落地实践

（一）多维度评估体系

借鉴声场估计的评估逻辑，V2X QoS 预测需构建 “精度 - 效率 - 鲁棒性” 三维评估框架：

1. 精度评估：采用均方根误差（RMSE）衡量时延 / 吞吐量预测偏差，用 F1 分数评估可靠性指标（如丢包率≥1%）的分类精度。

1. 效率评估：统计模型推理时延、训练收敛轮次，测试在路侧边缘节点（如 NVIDIA Jetson Xavier）上的每秒推理次数（FPS）。

1. 鲁棒性评估：通过随机丢弃 20% 传感器数据、模拟通信链路中断等方式，测试模型在数据缺失场景下的预测稳定性。

（二）典型落地案例

某 5G 车路协同试点采用 “轻量化 Transformer+GNN” 融合模型，实现多链路 QoS 联合预测：

1. 输入数据：融合 100 辆测试车的运动参数（速度、位置）、路侧 CSI-RS 信道数据、网络资源分配模式（模式一 / 模式二）等 87 维特征。

1. 模型优化：通过知识蒸馏将教师模型（大型 Transformer）的精度迁移至学生模型，推理时延从 500μs 降至 80μs；嵌入通信覆盖范围硬约束，剔除无效样本。

1. 预测结果：端到端时延预测 RMSE≤0.2ms，传输可靠性预测准确率达 98.3%，为动态资源调度提供决策依据，使碰撞预警业务响应速度提升 40%。

五、未来发展方向

（一）车路云协同的模型训练

构建分布式训练框架，通过云端聚合多区域数据训练全局模型，再通过联邦学习将模型参数迁移至路侧边缘节点，解决数据隐私与样本稀疏问题。

（二）跨模态数据融合建模

融合车辆振动传感器数据、高清摄像头的路况识别结果与通信信道数据，利用多模态 Transformer 实现 “环境 - 车辆 - 网络” 的深度特征融合，提升复杂场景预测精度。

（三）预测 - 调度一体化优化

将 QoS 预测模型与资源分配算法深度耦合，通过预测结果提前调度侧行链路资源、调整功率控制参数，实现 “预测指导优化” 的闭环控制，类似声场估计中的传感器布置优化逻辑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郭晓凯.基于C-V2X平台的燃料电池重卡能量管理策略研究[D].太原科技大学,2022.

[2] 薛娜.基于先验信息的蜂窝车联网资源预分配策略研究[D].山东大学[2025-10-06].

[3] 刘剑,朱虹锦,王蓉.融合5G-V2X通信的智慧交通服务平台研发与应用[J].现代信息科技, 2021, 5(24):4.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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