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需求背景：随着互联网的快速发展，网络流量越来越大，网络拥堵也越来越严重。为了保证网络的稳定性和可靠性，需要对网络流量进行预测和调控。

面临的主要技术难题：

复杂的网络拓扑结构：网络中的拓扑结构复杂多样，很难建立准确、全面的网络模型。

高维度数据特征：网络流量数据具有很高的维度，需要处理大量数据。

实时性要求：网络流量预测和调控需要实时进行，如何快速做出决策是一个难题。

期望实现的主要技术目标：

准确性：预测网络流量误差不超过误差不超过 5%。

实时性：实现对网络流量的实时预测，预测时间不超过 5 秒。

灵活性：能够应对不同类型的网络拓扑结构，并适应网络流量的变化。

可扩展性：支持大规模网络的流量预测和调控。