为了更为准确的而又简便的评定圆度误差及其不确定度,根据最小二乘法建立圆度误差模型,基于BP神经网络算法优化目标函数的参数,阐述了BP神经网络优化算法的原理和实现方法。通过求解实例表明该方法对于圆度误差评定的非线性优化问题能得到最优解。采用传统的测量不确定度表示指南方法和蒙特卡洛方法计算得到圆度误差的不确定度,通过实例验证蒙特卡洛法的可靠性和准确性。该方法不需要求出数学模型中的传递系数,利用MATLAB操作简单,为圆度误差测量结果不确定度评定提供了更加简便的方法。