1. Sharma S.K., et al. An instructional emperor pigeon optimization (IEPO) based DeepEnrollNet for university student enrolment prediction and retention recommendation. Scientific reports. 2024;14(1):30830. DOIhttps://doi.org/10.1038/s41598-024-81181-9.

2. Zhao Y, Otteson A. A Practice in Enrollment Prediction with Markov Chain Models. arXiv:2405.14007 [Preprint]. 2024 [cited 2026 Apr 26]. Available from: https://arxiv.org/abs/2405.14007.

3. Shekhar P, Rodriguez-Hernandez C.F. Predictive Analysis of Engineering Students' Enrollment in Entrepreneurship Education Courses. In: 2023 ASEE Annual Conference & Exposition Proceedings. Washington, DC: American Society for Engineering Education; 2023. DOIhttps://doi.org/10.1109/FIE58773.2023.10342925.

4. Wu J.P., Lin M.S., Tsai C.L. A Predictive Model That Aligns Admission Offers with Student Enrollment Probability. Education Sciences. 2023;13(5):440. DOIhttps://doi.org/10.3390/educsci13050440.

5. Lumbanraja O.M. Funnel-Based Predictive Modeling for Forecasting Student Admissions in Higher Education. CogITo Smart J. 2025;11(2):337-48. DOIhttps://doi.org/10.31154/cogito.v11i2.1002.337-348.

6. Карабцев С.Н., Котов Р.М., Давзит И.П. и др. Поддержка принятия решений в управлении контингентом образовательного учреждения на основе Business Intelligence // Прикладная информатика. 2022. Т. 17, № 5(101). С. 125-142. DOIhttps://doi.org/10.37791/2687-0649-2022-17-5-125-142. EDN RTJTZA.

7. Крахт Л.Н., Ломиногина Е.В. Расчет контингента обучаемых нового учебного года для региональных технических университетов // Системы управления и информационные технологии. 2009. № 2-2(36). С. 268-270. EDN KYBFTP.

8. Дроздов Н.А. О методах расчета трудоемкостей дисциплин в учебном плане вуза // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета. 2009. № 1(9). С. 51-56. EDN JWRFUV.

9. Малюкина А.Ю., Геращенкова Т.М. Нормирование и определение учебной нагрузки преподавателей как способ оптимизации расчета заработной платы ППС // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. 2019. № 3(5). С. 36-40. DOIhttps://doi.org/10.30987/article_5d8d113dea1d58.70434521. EDN GRUIKI.

10. Тарарыкин С.В., Ратманова И.Д., Булатов Л.Н. Информационная поддержка принятия управленческих решений в вузе // Университетское управление: практика и анализ. 2019. Т. 23, № 4. С. 69-79. DOIhttps://doi.org/10.15826/umpa.2019.04.029. EDN AWESSG.

11. Базилевский М.П. Двухкритериальное оценивание линейных регрессионных моделей методами наименьших модулей и квадратов // International Journal of Open Information Technologies. 2024. Т. 12, № 6. С. 76-81. EDN NFIYIY.