为了应对加密货币交易费用波动问题，我们设计了一款实时监测与预测工具。该工具旨在帮助普通用户和企业用户做出更明智的交易决策。本工具的核心模块包括：数据获取与处理、波动预测模型、费用推荐与优化和可视化展示。

1. 数据获取与处理

数据获取模块负责从多个区块链节点实时抓取最新交易池内的未确认交易信息，以及历史区块上已确认的交易记录。这些信息包括但不限于交易哈希、创建时间、手续费、交易大小、确认时间等。通过批量和流式数据处理技术，我们对收集到的数据进行清洗和特征工程，为后续分析建立基础。

2. 波动预测模型

我们采用时间序列分析和机器学习相结合的方法来构建预测模型。具体来说，利用ARIMA（自回归积分滑动平均模型）进行基础的时序趋势预测，结合随机森林或支持向量机等监督学习算法，以历史交易费用数据作为输入，尝试捕捉更多复杂的模式和关系。

此外，我们还会考虑引入外部变量作为预测因子，如网络拥堵情况、主要交易所的市场活动等，以提高模型的准确性和鲁棒性。

3. 费用推荐与优化

基于预测结果，本模块会动态地给出最优交易费用建议，旨在确保交易能够在用户期望的时间范围内被确认，同时尽量减少不必要的成本。对于高级用户，还提供了自定义费用范围和优先级的选项。

4. 可视化展示

通过图表和仪表板等形式，向用户提供直观的数据展示，包括当前网络状态、交易费用的历史趋势、预测走势等。用户可以方便地查看各种关键指标，以辅助决策。

综上，这款工具不仅能够实时监控区块链网络中的交易费用，还能通过先进的预测算法为用户提供未来的费用预测，帮助他们做出更加合理的交易费用设置，优化整体的交易体验。