Como una aproximación a la regionalización de parámetros, se podría entrenar una MLP (multilayer perceptron) capaz de reproducir los parámetros calibrados del modelo con los atributos de las cuencas.
Lo ideal en el futuro sería que este MLP se acoplara a una implementación diferenciable de LISFLOOD para así poder aplicar parameter learning en la calibración de LISFLOOD.
Como una aproximación a la regionalización de parámetros, se podría entrenar una MLP (multilayer perceptron) capaz de reproducir los parámetros calibrados del modelo con los atributos de las cuencas.
Lo ideal en el futuro sería que este MLP se acoplara a una implementación diferenciable de LISFLOOD para así poder aplicar parameter learning en la calibración de LISFLOOD.