GPS技术广泛应用于测绘、导航、地理信息系统等领域，高程信息是GPS测量结果中的重要组成部分。然而，GPS高程往往是以大地高程的形式给出的，而工程应用中常用的是正常高程。因此，如何将大地高程准确转换为正常高程是测绘工程师必须面对的一个技术难题。
为了解决GPS高程转换的问题，研究者们传统上采用数学函数模型来进行拟合转换，如多项式曲面拟合、曲线内插法、样条函数法等。但这些方法存在一定的局限性，主要是因为数学函数模型难以精确模拟地形的复杂性，从而引入了较大的模型误差，影响了拟合效果。
随着人工智能技术的发展，人工神经网络尤其是BP神经网络被引入到GPS高程转换的研究中，用以减少模型误差。BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络，能够通过学习调整网络权重，以实现输入与输出之间的非线性映射。BP网络的关键特点包括输入层、隐含层和输出层，其中隐含层可以包含多层，每层的神经元之间全连接，但同层内神经元无连接。
MATLAB作为一款强大的数学软件，提供了神经网络工具箱，其中包含了大量的神经网络模型及其相关函数。使用者可以通过简单的编程实现神经网络模型的构建和训练。BP神经网络仅是MATLAB支持的多种神经网络类型之一，其他类型包括广义回归神经网络、Elman后向传播网络、Hopfield网络、学习矢量量化网络和径向基函数（RBF）网络等。其中，RBF网络和BP网络是目前在GPS高程拟合中应用最为广泛的两种网络模型。
本文作者胡川在研究中使用MATLAB语言实现了BP神经网络的GPS高程转换拟合，并且将拟合结果与传统的二次曲面拟合方法进行了比较。研究结果表明，神经网络方法在进行高程拟合时具有更优越的性能。
文章详细介绍了MATLAB中的神经网络模型，并且讨论了如何利用MATLAB提供的神经网络函数进行编程实现。文章指出，神经网络的实现依赖于其网络结构，一个典型的网络结构包括输入层、隐含层和输出层。在BP网络中，信息通过网络从输入层流向输出层，如果输出结果未达到预期，则通过反向传播算法调整各层神经元之间的连接权重，这一过程反复进行，直到获得满意的结果。
神经网络模型选择和参数设置在拟合过程中具有关键性作用。网络的学习率、动量项、训练次数等参数都会影响到网络学习的效果。因此，神经网络设计过程中需要对网络参数进行合理设置并进行多次训练测试，以找到最佳的网络结构和参数配置。
文章也指出，虽然神经网络方法在模型拟合上展现出较大的优势，但在实际应用中也存在一定的局限性。例如，神经网络模型的复杂性和训练时间相对较长，这可能限制了它在某些实时应用中的使用。因此，在实际应用中，研究者需要综合考虑多方面因素，选择最合适的拟合方法。
基于神经网络的GPS高程拟合方法在减少模型误差、提高拟合精度方面具有明显优势。MATLAB作为实现该方法的重要工具，通过提供丰富的神经网络工具箱函数，极大地简化了神经网络模型的构建和训练过程。在地理信息科学、测绘工程以及其他需要高精度高程信息的领域，该技术的应用前景非常广阔。
