Данная работа посвящена исследованию в области конфликтологии и прогнозирования Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð»Ð¸ÐºÑ‚Ð¾Ð². Описаны существующие источники, модели Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ð¸ инструменты для предсказания событий. Изучены актуальные Ð¿Ð¾Ð´Ñ Ð¾Ð´Ñ‹ к прогнозированию Ð²Ñ€ÐµÐ¼ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ Ñ€ÑÐ´Ð¾Ð². В Ñ€Ð°Ð¼ÐºÐ°Ñ Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ñ‹ предложен метод прогнозирования конфликтов, который основан на использовании алгоритмов ARIMA и LSTM. Предложенный метод был реализован в программном средстве на языке Java. Описана обработка Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ð¸Ð· источника UCDP для использования алгоритмами машинного обучения. Разработана клиент-серверная Ð°Ñ€Ñ Ð¸Ñ‚ÐµÐºÑ‚ÑƒÑ€Ð° проекта. Реализованное программное средство обращается к данным о Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ ÑÐ¾Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¸ÑÑ Ð² Ð·Ð°Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð°Ñ Ð·Ð° определенный период времени, обрабатывает Ð¸Ñ Ð¸ затем использует для предсказаний Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð»Ð¸ÐºÑ‚Ð¾Ð². При разработке использовался паттерн проектирования «Стратегия» для реализации использования Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¾Ð² машинного обучения. В экспериментальной части полученные данные прогнозов о Ð¿Ð¾Ð»Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑÐºÐ¸Ñ ÐºÐ¾Ð½Ñ„Ð»Ð¸ÐºÑ‚Ð°Ñ Ð² ÑÑ‚Ñ€Ð°Ð½Ð°Ñ ÐÑ„Ñ€Ð¸ÐºÐ¸ в течение 5 месяцев сравниваются с фактическими данными. Приводятся расчеты метрик точности прогнозов для Ð´Ð²ÑƒÑ Ð°Ð»Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¼Ð¾Ð²: ARIMA и LSTM.