本系统要对网络有关舆情进行处理，先要发现相关舆情、利用爬虫爬取相关数据，对这些数据进行相关处理，再利用logistics函数等函数对舆情可能发展情况进行预测，确定舆情后再根据具体情况进行控制，对舆情有关导致舆情发生的实际事件进行处理，对舆情进行导向、降温，责令相关平台进行整改等。针对本系统写一个Web开发框架

基于Python语言，可以选择使用Django或者Flask这两个Web开发框架来实现本系统。

下面以Flask为例，给出一个简单的框架架构：

1. 首先，需要使用Flask框架搭建一个Web应用程序，可以使用如下代码：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

2. 然后，需要编写爬虫程序，获取相关舆情数据。可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来实现。

3. 接着，需要对获取的数据进行处理，可以使用Python的pandas库和numpy库来实现数据处理。

4. 接下来，需要使用机器学习算法来预测舆情可能发展情况。可以使用Python的scikit-learn库来实现。

5. 最后，需要根据具体情况进行控制，对舆情有关导致舆情发生的实际事件进行处理，对舆情进行导向、降温，责令相关平台进行整改等。可以使用Flask框架提供的模板引擎来实现数据展示和用户交互。

以上是一个简单的框架架构，具体实现还需要根据具体需求进行调整和优化。