数字高程模型（DEM）是通过大量的已知点对连续地面的表达方式，作为地理信息系统进行地形分析的核心数据，它具有无可替代的作用和广泛的应用前景。随着技术的发展对数字高程模型的质量要求越来越高，对其精度分析和评估的方法也得到了充分的重视。当前建立数字高程模型的方法多种多样，而目前的诸多方法都有其不可避免的缺陷，如何在采样点缺失的前提下提高数字高程模型建立的精度，是当前制约数字地面模型建立的主要因素。　　本文基于数字高程模型的相关概念和国内外研究现状，阐述了影响数字高程模型建立精度的几个重要因素。鉴于常用的空间插值方法处理采样点缺失时难以准确客观地确定插值函数的问题，将弹性的基因表达式编程（GEP）技术引入到数字高程模型的插值函数确定中，提出了缓冲区策略，适时地注入优秀高程体；根据动态簇的搜索算法（SDCA），避免了冗余点的计算；提出了移动拟合GEP算法（MF-GEP），缩小了拟合空间；利用该算法在Visual Studio编程环境下使用C＃语言对该算法进行编程，获取的插值点高程，在这个过程中对选取的插值点、拟合选取的采样点个数，插值点与采样点之间的位置关系进行实验确定。通过与距离加权法插值建立的数字高程模型精度进行对比分析。最后将该算法建立的数字高程模型运用到高铁线路选取的工程实例中。　　通过三组数据的实验计算结果表明，利用MF-GEP拟合的插值点中误差小于利用距离加权法拟合的插值点中误差，表明其精度更高；实例通过挖填方工程量计算，得到的精度满足铁路选线相关技术要求，表明MF-GEP拟合的数字高程模型在高铁线路选取当中是可行有效的。