GPS测量提供的是三维坐标，即在精确测定地面观测站平面位置的同时，可以精确测定观测站的大地高程，而我们在实际工作中使用的是正常高。如何直接利用GPS大地高来获得满足工程需要的正常高，以便节省人力、物力和时间，一直是测量界关注和研究的一个重点。 本文阐述了与GPS高程拟合相关的一些基本理论及区域性似大地水准面精化原理与方法；结合实际工作的需要，探讨了GPS/水准测量的原理和方法：并结合带状区域的具体实例，重点比较了基于径向基的神经网络模型与二、三次曲面函数拟合结果的精度情况，通过不同数据、拟合模型、拟合方式之间拟合结果的横向与纵向对比，得到了一些有益的结论。 常用的高程拟合方法，如二、三次曲面函数等不可避免地存在模型误差，本文引入基于径向基的神经网络模型用于高程拟合，克服了这个缺陷，其具有结构自适应确定、输出与初始权值无关的优良特性，通过实验比较，径向基神经网络模型拟合结果精度要好于二、三次曲面函数，在地形变化比较平缓的丘陵和微山带状区域的GPS高程拟合中，如果拟合点选取间隔小于5公里，参数选取合适，利用径向基神经网络拟合，其结果可以达到相当于四等水准，甚至三等水准精度的似大地水准面。