似大地水准面是获取地理空间信息的高程基准面,如果能够建立高精度的似大地水准面模型,借助高精度的GPS测量技术,可以间接测定正常高,直接为工程应用服务,从而省去了工作量巨大的传统水准测量。同时,建立和精化地方或区域似大地水准面模型,对现今GPS定位时代建立和维护国家高程参考框架具有重要意义,也是一个国家发展测绘事业的一项大地测量基础建设。本文阐述了与区域似大地水准面精化相关的基本理论,介绍了各种精化方法的基本原理和适用条件,介绍了精化结果的精度评定方法。结合工程实例A,通过GPS水准,分别采用不同的拟合方法进行高程异常拟合,根据拟合结果,分析各种方法的优缺点。本文重点研究如何采用BP神经网络方法精化区域似大地水准面,分析BP神经网络的模型结构、参数设置以及各种参数之间的相关性问题,经过大量的试验,最终建立了一个BP神经网络优化模型。为了得到高精度的似大地水准面模型,针对区域性似大地水准面的复杂性和模糊性,本文提出了一种创新的拟合方法,即基于格网的BP神经网络方法。首先对该方法进行理论上的阐述,然后将该方法应用到具体的工程实例中,拟合效果明显优于其它拟合方法,新方法具有广阔的工程应用前景。