柏林V2X数据集5G服务质量预测挑战数据集-2021-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：5G,服务质量预测,机器学习,通信,车联网,V2X,大数据,预测分析,无线网络,柏林
数据概述：
本数据集来源于柏林V2X项目，用于5G服务质量（QoS）预测挑战。数据集包含了柏林都市区域内两家商业LTE移动网络运营商的主要和次要小区的多个特征信息，结合GPS和上下文数据，旨在预测下行链路的实现吞吐量。该数据集为研究和开发基于机器学习的网络资源管理方案提供了坚实的基础。
数据集内容包括：
- 主要小区和次要小区的特征数据
- GPS位置信息
- 不同时段的上下文信息
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括但不限于：
1. 5G网络服务质量预测：通过分析数据集中的特征，研究人员可以开发出预测模型，确保网络服务质量。
2. 车联网（V2X）应用开发：特别适用于车辆到一切（V2X）通信技术的研究和应用开发。
3. 机器学习模型训练：可用于训练机器学习模型，提高无线通信系统的智能化管理水平。
4. 多域部署方案研究：为在多域环境中部署通用的QoS预测解决方案提供参考依据，包括跨运营商、设备和链路方向的预测。
本数据集的发布旨在促进学术界和工业界之间的合作，共同推动5G通信技术和车联网技术的发展。
