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为了准确并及时地发现高速公路上的交通事故隐患，减少事故引发的交通延迟，提高高速公路运行安全性，结合减法聚类与模糊C均值（FCM）聚类算法对输入样本数据进行聚类，建成初始模糊推理系统，然后通过神经网络的自学习机制，训练模糊系统参数，确定模糊推理规则，建立最终模糊模型。通过仿真实验结果对比，验证了基于改进模糊聚类与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）建模方法的有效性。