GPS获得垂直分量是基于参考椭球的大地高，它与工程中需要的正常高有一差 值，即高程异常。而由于大地水准面的不规则性，使GPS获得的垂直信息使用受到 了限制。进行GPS高程拟合，通过己知点的高程异常值推求未知点的高程异常值， 进而求得未知点的正常高是目前转换GPS高程的主要方法。BP网络由于其自组织、 自适应的特点被广泛应用于GPS高程拟合中。

BP神经网络结合遗传算法在确定GPS高程异常中的应用，彭祥国，王坚，如何准确求得GPS高程异常 的值是GPS高程拟合的关键，而将神经网络模型应用到GPS高程拟合也是一大研究点。针对标准BP神经网络初始权重

神经网络在GPS高程异常拟合中的应用，王林，，GPS测量已广泛应用于实践，采用GPS技术进行控制网观测，可得到高精度的大地高程。但是我国的高程系统是基于似大地水准面的正常高程