针对轻量级基于学习的拥塞控制算法在某些场景下性能表现会出现断崖式下滑的问题，提出了一种基于场景变化的传输控制协议拥塞控制切换方案。首先，该方案模拟实时的网络环境；然后，根据实时的环境参数来识别场景；最后，将当前的拥塞控制算法切换至该场景下相对最优的轻量级基于学习的拥塞控制算法。实验结果表明，所提方案相较于原来使用单个拥塞控制算法的方案，例如测量瓶颈链路带宽和时延的拥塞控制（BBR）方案、面向性能的拥塞控制（PCC）方案等，可以使不同场景下的网络性能得到显著提升，总吞吐量增幅达到5%以上，总时延降幅达到10%以上。
