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在GPS高程拟合中,传统拟合方法存在多数据、过学习、泛化能力弱等缺点,导致拟合结果精度欠缺,为此提出了LS-SVM拟合模型。利用粒子群算法对LS-SVM模型的初始参数进行了优化,通过实测数据对该模型进行了分析。实验结果表明,基于粒子群算法优化的LS-SVM模型较传统单一的二次曲面拟合法、BP神经网络、LS-SVM等模型拟合精度高。