Рассмотрен метод обратного распространения ошибки нейронных сетей, определены параметры исходных данных для зонирования и структура нейронной сети, приведены результаты и дана оценка точности выявления оползнеопасных участков на территории пос. Красная Поляна, сделано предложение о применении цифровой модели рельефа, полученной с помощью высокоточных геодезических методов, для повышения достоверности результатов моделирования.

The method neural networks of back propagation is discussed in this paper. Parameters of the original data for zoning and structure of the neural network are defined. It shows the results and assessments of accuracy landslide areas identification within Krasnaya Polyana. Proposal on the use of digital elevation models produced with high-precision geodetic techniques to improve the reliability of the simulation results is made.