<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">sredob</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Public Health and Life Environment – PH&amp;LE</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2219-5238</issn><issn pub-type="epub">2619-0788</issn><publisher><publisher-name>ФБУЗ ФЦГиЭ Роспотребнадзора</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.35627/2219-5238/2023-32-7-68-75</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">sredob-1722</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЭПИДЕМИОЛОГИЯ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>EPIDEMIOLOGY</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Прогнозирование эпидемического процесса ВИЧ-инфекции инструментами ARIMA и Microsoft Excel</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Forecasting the Epidemic Process of HIV Infection using ARIMA and Microsoft Excel Tools</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-4402-279X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Мельникова</surname><given-names>Е. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Melnikova</surname><given-names>E. N.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Мельникова Елена Николаевна – старший преподаватель кафедры гигиены, экологии и эпидемиологии</p><p>ул. Одесская, д. 54, г. Тюмень, 625023</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Elena N. Melnikova, Senior Lecturer, Department of Hygiene, Ecology and Epidemiology</p><p>54 Odesskaya Street, Tyumen, 625023</p></bio><email xlink:type="simple">melnikova-elena@bk.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>ФГБОУ ВО «Тюменский государственный медицинский университет»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Tyumen State Medical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>05</day><month>08</month><year>2024</year></pub-date><volume>32</volume><issue>7</issue><fpage>68</fpage><lpage>75</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Мельникова Е.Н., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Мельникова Е.Н.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Melnikova E.N.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://zniso.fcgie.ru/jour/article/view/1722">https://zniso.fcgie.ru/jour/article/view/1722</self-uri><abstract><sec><title>Введение</title><p>Введение. Эпидемиологическая ситуация по ВИЧ-инфекции в Российской Федерации, в частности Тюменской области, остается весьма напряженной. Особое место в эпидемиологии ВИЧ-инфекции в силу неопределенности обстановки занимают моделирование и прогнозирование эволюции эпидемии.</p></sec><sec><title>Цель исследования</title><p>Цель исследования: на основании ретроспективного анализа заболеваемости ВИЧ-инфекцией в Тюменской области в период с 1993 по 2020 г. выполнить прогнозирование эпидемического процесса на период 2021–2025 гг. двумя различными инструментами (ARIMA и Microsoft Excel) и сравнить полученные данные с фактическими в 2021–2023 гг.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. В работе использован комплекс эпидемиологических, статистических, математических методов исследований. Для прогнозного моделирования применены иерархические модели семейства ARIMA с включением 2 уровней иерархии: район, город. Для построения полиномиальной линии тренда использована программа Microsoft Excel. Период выполнения данного исследования: март – май 2021 года.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. На основании данных, полученных в модели ARIMA, составлена картограмма прогноза заболеваемости. Согласно фактическим данным, заболеваемость ВИЧ-инфекцией в 2021–2022 гг. в Тюменской области составила 67,9 и 71,4 на 100 тысяч населения соответственно. Прогнозируемое значение в 2021 году составило 52 на 100 тыс. населения (предиктивный интервал PI 80 % – 29–76 на 100 тыс. населения, PI 95 % – 16–89 на 100 тыс. населения). При построении полиномиальной линии тренда (коэффициент аппроксимации R2 = 0,7497) в регионе спрогнозирован рост заболеваемости ВИЧ.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. При сравнении двух методик прогнозирования данные, полученные в прогнозировании с использованием модели ARIMA, в большей степени соответствуют фактическим. При сравнении двух методик преимуществом в прогнозировании обладает модель ARIMA.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Relevance</title><p>Relevance: The epidemiological situation on HIV infection in the Russian Federation, in particular in the Tyumen Region, remains very tense. Due to the uncertainty of the situation, modeling and forecasting the evolution of the epidemic occupy a special place in the epidemiology of the disease.</p></sec><sec><title>Objective</title><p>Objective: To forecast the epidemic process for the years 2021 to 2025 based on the results of a retrospective analysis of HIV incidence in the Tyumen Region in 1993–2020 using two different tools (ARIMA and Microsoft Excel) and to compare predictions with the rates actually observed in 2021–2023.</p></sec><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods: The study was conducted in March to May 2021 by applying a complex of epidemiological, statistical, and mathematical research methods. For predictive modeling, hierarchical models of the ARIMA family were used with the inclusion of two levels of hierarchy (district and city). Microsoft Excel was used to construct a polynomial trend line.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results: Based on the output of the ARIMA model, the incidence forecast cartogram was created. According to statistics for the Tyumen Region, HIV incidence rates in the years 2021 and 2022 were 67.9 and 71.4 per 100,000 population, respectively. The predicted rate in 2021 was 52 per 100,000 population (80 % prediction interval (PI): 29 to 76 per 100,000; 95 % PI: 16 to 89 per 100,000 population). When constructing a polynomial trend line (approximation coefficient R² = 0.7497), an increase in HIV incidence was predicted in the region.</p></sec><sec><title>Conclusions</title><p>Conclusions: The comparison of two predictive methods shows that ARIMA results are more consistent with actual data, which means that the ARIMA model has an advantage in forecasting.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>ВИЧ</kwd><kwd>прогнозирование</kwd><kwd>ARIMA</kwd><kwd>картограмма прогнозов заболеваемости</kwd><kwd>городское и сельское население</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>HIV</kwd><kwd>forecasting</kwd><kwd>ARIMA</kwd><kwd>incidence forecast cartogram</kwd><kwd>urban and rural population</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ладная Н.Н., Покровский В.В., Дементьева Л.А. Развитие эпидемии ВИЧ-инфекции в Российской Федерации в 2015 г. // Актуальные вопросы ВИЧ-инфекции : материалы Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 30–31 мая 2016 года. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургская общественная организация «Человек и его здоровье». 2016. С. 4–9.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ladnaia NN, Pokrovsky VV, Dementyeva LA, Simashev TI, Lipina ES, Yurin OG. [Development of the HIV epidemic in the Russian Federation in 2015.] In: Topical Issues of HIV Infection: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, St. Petersburg, May 30–31, 2016. St. Petersburg: St. Petersburg Public Organization “Man and His Health” Publ.; 2016:4-9. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сисин Е.И., Голубкова А.А., Алимов А.В. Скрининг на антитела к ВИЧ и возможности его совершенствования для решения проблемы сдерживания распространения ВИЧ-инфекции // ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии. 2020. № 12 (3). С. 95–103.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sisin YeI, Golubkova AA, Alimov AV, Lelenkova YeV, Mahorina TV, Piterskiy MV. HIV antibody screening and ways to improve it to address the problem of containing the spread of HIV infection. VICH-Infektsiya i Immunosupressii. 2020;12(3):95-103. (In Russ.) doi: 10.22328/2077-9828-2020-12-3-95-103</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ладная Н.Н., Покровский В.В., Соколова Е.В. Распространение инфекции, вызываемой вирусом иммунного дефицита человека, на территориях Российской Федерации в 2021 г. // Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы. 2022. № 12 (30). С. 12–18.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ladnaia NN, Pokrovsky VV, Sokolova EV, Chekryzhova DG, Kirzhanova VV. Prevalence of human immune deficiency virus infection in the territories of the Russian Federation in 2021. Epidemiologiya i Infektsionnye Bolezni. Aktual’nye Voprosy. 2022;12(3):12-18. (In Russ.) doi: 10.18565/epidem.2022.12.3.12-18</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рудаков Б.В., Абдулаев М.А. Проблемы противодействия незаконному проникновению наркотических и психотропных средств в Уральский федеральный округ // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2016. Т. 15. С. 166–170. http://e-koncept.ru/2016/86933.htm</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rudakov BV, Abdulaev MA. [Problems of countering the illegal penetration of narcotic and psychotropic drugs into the Ural Federal District.] Nauchno-metodicheskiy Elektronnyy Zhurnal „Koncept”. 2016;15:166-170. (In Russ.) Accessed July 25, 2024. http://e-koncept.ru/2016/86933.htm</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Вьюхова А.И. Анализ мониторинга наркоситуации и ближайший прогноз (по материалам УМВД России по Тюменской области) // Правопорядок: история, теория, практика. 2019. № 2 (21). С. 66–72.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Viukhova AI. Analysis of the monitoring of the drug situation and the immediate prognosis (on materials of the Ministry of Internal Affairs of Russia for Tyumen region). Pravoporyadok: Istoriya, Teoriya, Praktika. 2019;(2(21)):66-72. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Беляков Н.А., Рассохин В.В., Розенталь В.В. и др. Эпидемиология ВИЧ-инфекции. Место мониторинга, научных и дозорных наблюдений, моделирования и прогнозирования обстановки // ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии. 2019. № 11 (2). С. 7–26.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Belyakov NA, Rassohin VV, Rozental’ VV, et al. [Epidemiology of HIV infection. Place of monitoring, scientific and sentinel observations, modeling and forecasting of the situation.] VICH-Infektsiya i Immunosupressii. 2019;11(2):7-26. (In Russ.) doi 10.22328/2077-9828-2019-11-2-7-26</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Янчевская Е.Ю., Меснянкина О.А. Математическое моделирование и прогнозирование в эпидемиологии инфекционных заболеваний // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Медицина. 2019. № 23 (3). С. 328–334.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yanchevskaya EYa, Mesnyankina OA. Mathematical modelling and prediction in infectious disease epidemiology. Vestnik Rossiyskogo Universiteta Druzhby Narodov. Seriya: Meditsina. 2019;23(3):328-334. (In Russ.) doi: 10.22363/2313-0245-2019-23-3-328-334</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Миролюбова А.А., Ермолаев А.Д., Прокофьев М.Б. ARIMA – прогнозирование спроса производственного предприятия // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2021. № 2 (66). С. 50–55</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mirolyubova AA, Ermolaev AD, Prokofiev MB. ARIMA – Forecasting the demand of the production plant. Sovremennye Naukoemkie Tekhnologii. Regional’noe Prilozhenie. 2021;(2(66)):50-55. (In Russ.) doi: 10.6060/snt.20216602.0007</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кондратенко А.В., Тушев А.Н. Прогнозирование распространения инфекции COVID-19 в России с помощью модели ARIMA // Наука и молодежь : Материалы XVII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: в 8 частях, Барнаул, 01–05 июня 2020 года. Часть 7. Барнаул: Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова, 2020. С. 165–168.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kondratenko AV, Tushev AN. [Prediction of the spread of COVID-19 in Russia using the ARIMA model.] In: Science and Youth: Proceedings of the XVII All-Russian Scientific and Technical Conference of Students, Postgraduates and Young Scientists, Barnaul, June 01–05, 2020. Barnaul: I.I. Polzunov Altai State Technical University Publ.; 2020;7:165-168. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Макаровских Т.А., Аботалеб М.С.А. Автоматический подбор параметров модели ARIMA для прогноза количества случаев заражения и смерти от Covid-19 // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2021. № 10 (2). С. 20–37.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Makarovskikh TA, Abotaleb MSA. Automatic selection of ARIMA model parameters to forecast COVID-19 infection and death cases. Vestnik Yuzhno-Ural’skogo Gosudarstvennogo Universiteta. Seriya: Vychislitel’naya Matematika i Informatika. 2021;10(2):20-37. (In Russ.) doi: 10.14529/cmse210202</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ларькин А.Д. Анализ и оценка распространения COVID-19 на основе модели ARIMA // Электронные системы и технологии : Материалы 59-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР. Минск: Научное электронное издание, 2023. С. 215–218.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Larkin AD. Analysis and assessment of the spread of COVID-19 based on the ARIMA model. In: Electronic Systems and Technologies: Proceedings of the 59th Scientific Conference of Postgraduates, Undergraduates and students of BSUIR, Minsk, April 17–21, 2023. Minsk: Scientific Electronic Edition Publ.; 2023:215-218. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chowell G, Dahal S, Tariq A, Roosa K, Hyman JM, Luo R. An ensemble n-sub-epidemic modeling framework for short-term forecasting epidemic trajectories: Application to the COVID-19 pandemic in the USA. PLoS Comput Biol. 2022;18(10):e1010602. doi: 10.1371/journal.pcbi.1010602</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chowell G, Dahal S, Tariq A, Roosa K, Hyman JM, Luo R. An ensemble n-sub-epidemic modeling framework for short-term forecasting epidemic trajectories: Application to the COVID-19 pandemic in the USA. PLoS Comput Biol. 2022;18(10):e1010602. doi: 10.1371/journal.pcbi.1010602</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Santos AJFD, Ferreira JM, Baptista F, et al. Statistical analysis between 2006 and 2019 and forecast of rabies in cattle for 2020 and 2022 in Tocantins State (Brazil), by using the R Studio software. Epidemiol Infect. 2022;150:1-19. doi: 10.1017/S0950268822000553</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Santos AJFD, Ferreira JM, Baptista F, et al. Statistical analysis between 2006 and 2019 and forecast of rabies in cattle for 2020 and 2022 in Tocantins State (Brazil), by using the R Studio software. Epidemiol Infect. 2022;150:1-19. doi: 10.1017/S0950268822000553</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Siamba S, Otieno A, Koech J. Application of ARIMA, and hybrid ARIMA Models in predicting and forecasting tuberculosis incidences among children in Homa Bay and Turkana Counties, Kenya. PLOS Digit Health. 2023;2(2):e0000084. doi: 10.1371/journal.pdig.0000084</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Siamba S, Otieno A, Koech J. Application of ARIMA, and hybrid ARIMA Models in predicting and forecasting tuberculosis incidences among children in Homa Bay and Turkana Counties, Kenya. PLOS Digit Health. 2023;2(2):e0000084. doi: 10.1371/journal.pdig.0000084</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhao D, Zhang H, Cao Q, et al. The research of ARIMA, GM(1,1), and LSTM models for prediction of TB cases in China. PLoS One. 2022;17(2):e0262734. doi: 10.1371/journal.pone.0262734</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zhao D, Zhang H, Cao Q, et al. The research of ARIMA, GM(1,1), and LSTM models for prediction of TB cases in China. PLoS One. 2022;17(2):e0262734. doi: 10.1371/journal.pone.0262734</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Li ZQ, Pan HQ, Liu Q, Song H, Wang JM. Comparing the performance of time series models with or without meteorological factors in predicting incident pulmonary tuberculosis in eastern China. Infect Dis Poverty. 2020;9(1):151. doi: 10.1186/s40249-020-00771-7</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Li ZQ, Pan HQ, Liu Q, Song H, Wang JM. Comparing the performance of time series models with or without meteorological factors in predicting incident pulmonary tuberculosis in eastern China. Infect Dis Poverty. 2020;9(1):151. doi: 10.1186/s40249-020-00771-7</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Seabra IL, Pedroso AO, Rodrigues TB, et al. Temporal trend and spatial analysis of the HIV epidemic in young men who have sex with men in the second largest Brazilian Amazonian province. BMC Infect Dis. 2022;22(1):190. doi: 10.1186/s12879-022-07177-w</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Seabra IL, Pedroso AO, Rodrigues TB, et al. Temporal trend and spatial analysis of the HIV epidemic in young men who have sex with men in the second largest Brazilian Amazonian province. BMC Infect Dis. 2022;22(1):190. doi: 10.1186/s12879-022-07177-w</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Yuan L, Tian S, Zhao Z, Liu P, Liu L, Sun J. Mean generation function model in AIDS epidemic estimation. BMC Med Inform Decis Mak. 2022;22(1):104. doi: 10.1186/s12911-022-01825-6</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yuan L, Tian S, Zhao Z, Liu P, Liu L, Sun J. Mean generation function model in AIDS epidemic estimation. BMC Med Inform Decis Mak. 2022;22(1):104. doi: 10.1186/s12911-022-01825-6</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhang R, Song H, Chen Q, Wang Y, Wang S, Li Y. Comparison of ARIMA and LSTM for prediction of hemorrhagic fever at different time scales in China. PLoS One. 2022;17(1):e0262009. doi: 10.1371/journal.pone.0262009</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zhang R, Song H, Chen Q, Wang Y, Wang S, Li Y. Comparison of ARIMA and LSTM for prediction of hemorrhagic fever at different time scales in China. PLoS One. 2022;17(1):e0262009. doi: 10.1371/journal.pone.0262009</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Косова А.А., Чалапа В.И. Прогнозирование динамики заболеваемости норовирусной инфекцией с применением моделей временных рядов // Уральский медицинский журнал. 2023. Т. 22. № 3. С. 57–63.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kosova AA, Chalapa VI. Predicting the dynamics of norovirus infection using time series models. Ural’skiy Meditsinskiy Zhurnal. 2023;22(3):57-63. (In Russ.) doi: 10.52420/2071-5943-2023-22-3-57-63</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lou HR, Wang X, Gao Y, Zeng Q. Comparison of ARIMA model, DNN model and LSTM model in predicting disease burden of occupational pneumoconiosis in Tianjin, China. BMC Public Health. 2022;22(1):2167. doi: 10.1186/s12889-022-14642-3</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lou HR, Wang X, Gao Y, Zeng Q. Comparison of ARIMA model, DNN model and LSTM model in predicting disease burden of occupational pneumoconiosis in Tianjin, China. BMC Public Health. 2022;22(1):2167. doi: 10.1186/s12889-022-14642-3</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Dhamodharavadhani S, Rathipriya R. Vaccine rate forecast for COVID-19 in Africa using hybrid forecasting models. Afr Health Sci. 2023;23(1):93-103. doi: 10.4314/ahs.v23i1.11</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dhamodharavadhani S, Rathipriya R. Vaccine rate forecast for COVID-19 in Africa using hybrid forecasting models. Afr Health Sci. 2023;23(1):93-103. doi: 10.4314/ahs.v23i1.11</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Архипова А.А. Прогнозирование ценовой динамики акций с помощью модели ARIMA-GARCH // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 6-1(100). С. 14–17.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Arkhipova AA. Forecasting stock price using the ARIMA-GARCH model. Ekonomika i Biznes: Teoriya i Praktika. 2023;(6-1(100)):14-17. (In Russ.) doi: 10.24412/2411-0450-2023-6-1-14-17</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ленских А.Н., Шарипов Д.Д. Анализ стоимости урана с использованием модели ARIMA // Современные технологии и экономика в энергетике : Материалы Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2023. С. 34–37.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lenskikh AN, Sharipov DD. [Uranium cost analysis using the ARIMA model.] In: Modern Technologies and Economics in the Energy Sector: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, St. Petersburg, April 27, 2023. St. Petersburg: Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University Publ.; 2023:34-37. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit25"><label>25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Герасимук А.Д. Применение модели ARIMA для прогнозирования цен на нефть // Самоуправление. 2022. № 2 (130). С. 300–304.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gerasimuk AD. Application of the ARIMA model for oil price forecasting. Samoupravlenie. 2022;(2(130)):300-304. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit26"><label>26</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кочегурова Е.А., Михайлова Я.А. Прогнозирование индекса потребительских цен Томской области с использованием модели ARIMA // Молодежь и современные информационные технологии : Сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 22–26 марта 2021 года. Томск: Национальный исследовательский Томский политехнический университет, 2021. С. 59–60.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kochegurova EA, Mikhaylova YaA. [Forecasting the consumer price index of the Tomsk Region using the ARIMA model.] In: Youth and Modern Information Technologies: Proceedings of the XVIII International Scientific and Practical Conference of Students, Postgraduates and Young Scientists, Tomsk, March 22–26, 2021. Tomsk: National Research Tomsk Polytechnic University Publ.; 2021:59-60. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit27"><label>27</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Привалов К.О. Прогнозирование спроса на товары с использованием моделей ARIMA и SARIMA // Развитие научно-технического творчества детей и молодежи – НТТДМ 2021 : Сборник материалов V Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Смоленск, 21 мая 2021 года. Вып. 5. Киров: Межрегиональный центр инновационных технологий в образовании, 2021. С. 107–113.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Privalov KO. Forecasting the demand for goods using the ARIMA and SARIMA models. In: Development of Scientific and Technical Creativity of Children and Youth – NTTDM 2021: Proceedings of the Fifth All-Russian Scientific and Practical Conference with international participation, Smolensk, May 21, 2021. Kirov: Interregional Center for Innovative Technologies in Education Publ.; 2021;5:107-113. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit28"><label>28</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дуболазов В.А., Оспанов Д.Т., Сомов А.Г. Анализ и прогнозирование поведения агрегированного индекса логистической эффективности методом ARIMA // Экономика и предпринимательство. 2019. № 3 (104). С. 1132–1136.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dubolazov VA, Ospanov DT, Somov AG. Analysis and prediction of the behavior of the logistic performance index by the method of ARIMA. Ekonomika i Predprinimatel’stvo. 2019;(3(104)):1132-1136. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit29"><label>29</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Маловецкая Е.В., Мозалевская А.К. Возможности применения моделей ARIMA при построении прогнозных значений вагонопотоков // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. № 17 (1). С. 33–41.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Malovetskaya EV, Mozalevskaya AK. Possibilities of application of ARIMA models in building forecast values of car-flows. T-Comm: Telekommunikatsii i Transport. 2023;17(1):33-41. (In Russ.) doi: 10.36724/2072-8735-2023-17-1-33-41</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit30"><label>30</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лебедев Я.Б. Прогнозирование курсов валют методом ARIMA // Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем : материалы Всероссийской конференции с международным участием, Москва, 17– 21 апреля 2023 года. Москва: Российский университет дружбы народов (РУДН), 2023. С. 358–361.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lebedev YB. Forecasting exchange rates using the ARIMA method. In: Information and Telecommunication Technologies and Mathematical Modeling of High-Tech Systems: Proceedings of the All-Russian Conference with International Participation, Moscow, April 17–21, 2023. Moscow: Peoples’ Friendship University of Russia Publ.; 2023:358-361. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit31"><label>31</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Каменская Е.А. Применение ARIMA-моделей при прогнозировании экономических показателей // Современная мировая экономика: проблемы и перспективы в эпоху развития цифровых технологий и биотехнологии : Сборник научных статей по итогам работы второго международного круглого стола, Москва, 15–16 мая 2019 года. Том 1. Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Конверт», 2019. С. 89–90.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kamenskaya EA. [Application of ARIMA models in forecasting economic indicators.] In: Contemporary World Economy: Problems and Prospects in the Era of Development of Digital Technologies and Biotechnology: Proceedings of the Second International Round Table, Moscow, May 15–16, 2019. Moscow: “Konvert” LLC; 2019;1:89-90. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
