《RBF神经网络在区域性GPS高程拟合中的应用与精度分析》这篇文章主要探讨了如何利用RBF（Radial Basis Function）神经网络解决GPS高程转换中的精度问题。GPS定位系统能够提供三维空间坐标，但在实际应用中，需要将大地高转化为与地面更接近的正常高，这涉及到高程异常的拟合。传统的拟合方法如二次曲面模型和BP神经网络存在局限性，例如二次曲面模型在地形复杂地区的精度不足，而BP神经网络则面临收敛速度慢和网络结构参数设置困难的问题。
文章介绍了RBF神经网络，这是一种特殊的神经网络模型，它基于径向基函数作为隐藏层的激活函数，能够有效地处理非线性映射问题。RBF网络的结构简洁，通常由输入层、单个隐藏层和输出层组成，其中隐藏层节点使用径向基函数，这使得网络能快速收敛，并且对全局数据分布有较好的拟合能力。
在GPS高程拟合中，RBF神经网络通过训练数据集学习高程异常与GPS大地高的对应关系，然后用于未知点的高程转换。文章通过实例对比分析，展示了RBF神经网络在处理区域性GPS高程拟合时的可行性和精度优势，对比了RBF网络与传统方法的性能差异。
精度分析部分可能涉及计算均方误差、决定系数(R^2)等统计指标，评估RBF网络模型的拟合优度。同时，可能还讨论了网络参数如中心点位置、宽度和学习率等对模型性能的影响，以及如何优化这些参数以提高拟合效果。
RBF神经网络作为一种有效的高程转换工具，对于解决GPS高程拟合中的精度问题具有重要的实践意义，特别是在地形复杂或数据分布不均匀的区域。通过对比研究和实例验证，该方法有望提高GPS高程转换的准确性和效率，从而在测绘、地理信息系统、工程测量等领域发挥重要作用。
