和提及的是“结合地形改正的神经网络算法在GNSS跨河高程传递中的应用”，这涉及到现代测绘技术中的一个重要问题。在使用全球导航卫星系统（GNSS）进行三维坐标测量时，如何有效利用高程数据并提高在特定环境（如跨河）下的高程传递精度是一个挑战。文章作者黄纪晨提出了一个解决方案，即通过神经网络算法与地形改正相结合，建立高程异常拟合模型。
中提到了“神经网络”、“深度学习”、“机器学习”和“数据建模”，这些都是人工智能领域的重要概念。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，常用于复杂数据的处理和模式识别。深度学习是神经网络的一个分支，它通过多层非线性变换对数据进行建模，能从大量数据中自动提取特征。机器学习则指计算机系统通过经验自我改进的能力，通常包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。数据建模则是构建模型来理解和预测数据的行为，这里可能是指用神经网络模型来拟合和预测GNSS高程数据。
文章的核心内容是利用神经网络算法对GNSS高程观测数据进行处理。由于GNSS数据通常在WGS-84坐标系下提供，而实际应用中可能需要转换到正高或正常高系统，这就涉及到高程异常的计算。传统的做法可能无法充分利用所有数据，特别是在地形复杂或跨越河流的区域，水准测量的难度增加，效率降低。通过结合地形改正，可以更好地估算地面点的高程异常，从而提高高程传递的精度。
地形改正通常涉及对地表形状的修正，以减小地球曲率、大气折射等因素对测量结果的影响。在神经网络模型中，这些改正因素可以作为输入变量，模型通过学习大量样本数据，建立起高程异常与地形特征之间的关系。这样，在实际应用中，只需输入新的地形数据，模型就能预测出相应的高程异常，提高工作效率。
总结来说，本文探索了如何通过神经网络算法和地形改正相结合，建立高程异常模型，以优化GNSS在跨河高程传递中的应用。这种方法不仅提升了高程测量的精度，还降低了在困难地形条件下的测量成本和时间，具有很高的实践价值。同时，这也展示了深度学习和机器学习在解决测绘领域复杂问题上的潜力，为未来相关技术的发展提供了新的思路。
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