中文摘要：

为了提高大范围测区内GPS高程转换的精度，在平面拟合法、二次曲面拟合法以及多面函数拟合法等常规GPS高程转换方法的基础上，提出了一种基于地球重力场模型和神经网络融合的GPS高程转换方法．以江苏省某大范围测区为例，将基于地球重力场模型EGM2008．EIGEN-6C2，EIGEN6C和神经网络模型相融合的GPS高程转换方法与常规的GPS高程转换方法进行对比分析．结果表明：常规平面拟合法、二次曲面拟合法以及多面函数拟合法的转换精度分别为1．3672，0．1224和0．1306m；EGM2008，EIGEN-6C2，EIGEN6C分别与神经网络模型相融合后所得方法的转换精度分别为0．041i，0．0381和0．0392m．因此，将地球重力场模型和神经网络相融合，在大范围测区内可大幅提高GPS高程转换精度．

英文摘要：

In order to improve the accuracy of GPS （ global positioning system） height conversion in large scale, based on the conventional GPS height conversion methods such as plane fitting, quadric