El uso de modelos sustitutos basados en datos para producir mapas de inundación deterministas de manera oportuna ha sido investigado y propuesto como un componente adicional para los sistemas de alerta temprana de inundaciones. Este estudio explora el potencial de tales modelos sustitutos para predecir múltiples mapas de inundación con el fin de generar salidas probabilísticas y evalúa el impacto de incluir pronósticos cuantitativos de precipitación (QPF) en el conjunto de predictores. Se propone el uso de un enfoque de -pliegues para entrenar un conjunto de modelos sustitutos de inundación que replican el comportamiento de un modelo hidráulico basado en la física. Los modelos se utilizan para predecir los mapas de inundación resultantes de tres eventos de lluvia intensa fuera del conjunto de datos, tanto utilizando como no utilizando QPF como predictor, y las salidas se comparan con los mapas producidos por un modelo hidrodinámico basado en la física. Los resultados muestran que el enfoque de conjunto de -pliegues tiene el potencial de capturar las incertidumbres relacionadas con el proceso de sustitución de un modelo hidrodinámico. Los resultados también indican que la inclusión de los QPF tiene el potencial de aumentar la nitidez, aunque el compromiso también aumenta el sesgo de las predicciones emitidas para tiempos de anticipación superiores a 2 horas.