Este documento presenta la medida en que la combinación de factores extraatmosféricos e hidrolimáticos puede ser descifrada para registrar su contribución a la evolución y pronóstico del caudal del Danubio (Q) en la cuenca inferior. Una combinación de métodos como el filtrado por wavelet y el aprendizaje profundo (DL) constituye el método básico para discriminar los factores externos (actividad solar a través de los números de Wolf) que contribuyen significativamente a la evolución y predicción del caudal del Danubio inferior. Un conjunto de algunos de los factores más importantes, a saber, aquellos que representan los componentes atmosféricos, es decir, el Índice de Oscilación Groenlandia-Balcánica (GBOI) y el Índice de Oscilación del Atlántico Norte (NAOI); el indicador hidrolimático, el Índice de Sequía Hidrológica de Palmer (PHDI); y el factor extraatmosférico, constituye el conjunto de predictores mediante el cual se estima el predictando, Q, en la temporada de verano. El factor externo debe ser discriminado en los espectros de Schwabe y Hale para hacer su contribución convolucional a la estimación de Q en la cuenca inferior del Danubio. Un hallazgo interesante es que agregar dos predictores solares (asociados con los ciclos de Schwabe y Hale) a los terrestres proporciona una mejor estimación del caudal del Danubio en verano, en comparación con el uso de solo predictores terrestres. Basado en el índice de Nash-Sutcliffe (NS), una medida de rendimiento dada por la máquina de aprendizaje extremo (ELM), se muestra que, en asociación con ciertos predictores terrestres, la contribución del ciclo de Hale es más significativa que la contribución del ciclo de Schwabe a la estimación del caudal del Danubio en la cuenca inferior.