针对地形复杂区域构建GNSS高程异常拟合模型精度有限的问题，本文提出了一种基于爬行动物搜索算法(RSA)优化BP神经网络的方法。利用RSA对传统BP神经网络各层之间神经元的权值和阈值全局寻优，解决BP神经网络局部极值、梯度下降等问题；同时，选取三等水准测量精度以上的加密网点高程数据作为样本集，使用RSA-BP神经网络学习与训练。与最小二乘支持向量机、多面函数拟合性能对比，RSA-BP神经网络模型拟合精度最高，稳定性最好，与实际高程异常值最为吻合。
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