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提出一种基于模糊C均值聚类自适应神经模糊推理系统（Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,FCM-ANFIS）的船舶海上交通流预测模型,采用相关分析法预测网络模型的输入变量个数;采用模糊C均值聚类算法对仿真数据进行分析和模糊聚类,从而确定模型的聚类中心,进而建立ANFIS预测网络结构。该模型采用BP算法与最小二乘算法相结合的混合学习算法进行网络参数训练,可克服传统预报模型收敛速度慢和局部最