为了提高区域GNSS 高程拟合模型的预测精度, 针对最小二乘支持向量机(LSSVM)模型中难以选择最佳参数的问题, 将鲸鱼算法(WOA)引入最小二乘支持向量机中, 利用其全局搜索能力强、 参数少、 收敛速度快等特性, 为常规最小二乘支持向量机提供可靠的核参数和正则化参数。采用少量实际工程中的GNSS 水准重合点进行检验, 选择高程异常值的残差均方根误差作为组合算法建模精度的评判依据。结果表明: 在带状区域中, WOA-LSSVM 拟合模型的外符合精度相对于常规LSSVM 拟合模型提高了30. 3%; 在小范围面状区域中, WOA-LSSVM 拟合模型的精度、 稳定性也优于LSSVM、 BP 拟合法, 为今后GNSS 高程拟合模型的建立提供了一定的参考价值。