工业互联网的兴起暗示着工业网络需要更强大的能力来承载各种工业应用并为其提供高效可靠的通信服务。第五代移动通信（5th generation,5G）所支持的高数据速率、低时延高可靠等特点让其成为工业通信技术最有潜力的选择方案。工业应用对数据传输的时延和可靠性要求严格,其多样化业务需求带来的多样性数据融合传输是5G支持工业用例所面临的主要挑战,其中高效的无线资源调度以保障各种数据共存互不干扰、稳定可靠地传输是当前亟待解决的关键问题。为解决工业应用场景中基于5G通信技术的多样化业务融合传输问题,本文针对工业应用中低延迟高可靠的无线资源调度方案进行了深入的研究。该研究主要包括工业多样化业务数据传输场景中,5G上行链路和下行链路传输中不同业务的融合传输方案两个部分:1)在上行链路传输中,为解决无线网络中周期性业务与紧急业务融合传输问题,提出一种基于ARMA（Auto-Regressive Moving Average Model,ARMA）预测的资源分配方案。该方案中,平稳状态下周期业务的传输采用免授权的方式以减少端对端延迟;紧急状态下,利用ARMA模型预测下一传输周期的紧急数据激活率,根据预测的激活率动态地为周期数据和紧急数据预留资源,以在满足紧急数据传输条件的前提下最小化对周期数据传输的影响。仿真实验表明,与传统的资源分配方案相比本方案能有效降低紧急数据传输对周期数据的影响,并能提升频谱资源的利用率。2)在下行链路传输中,为解决eMBB（Enhanced Mobile Broadband）业务与 uRLLC（Ultra Reliable Low Latency Communication）业务的融合传输问题,提出一种基于RBF（Radial Basis Function）神经网络预测的穿孔调度方案。在该方案中,首先利用比例公平算法为eMBB用户分配传输资源,然后当uRLLC业务到达时,利用RBF神经网络预测eMBB用户被穿孔后再传输至基站的解码成功率,并据此计算其吞吐量损失,最后依据吞吐量损失和当前用户的穿孔次数确定穿孔优先级以制定高效的穿孔方案,旨在最小化uRLLC用户穿孔对eMBB用户性能的影响,同时也能保证eMBB用户穿孔的公平性,避免低信道质量的用户被重复穿孔。仿真实验表明,该方案能在保证uRLLC用户QoS的同时大幅减少了对eMBB用户的性能影响,同时也保证了 eMBB用户被穿孔的公平性。