U ovom radu provedena je hidrološka analiza voda izvorišnog dijela rijeke Gacke. Provedene su standardne statističke obrade nizova podataka o karakterističnim mjesečnim i godišnjim protocima te analize krivulja recesije. Radi kompletiranja nizova podataka korištenih u analizi, provedeno je i produljivanje nizova podataka pomoću metoda strojnog učenja, pri čemu je provedena usporedba i diskusija rezultata modeliranja dobivenih po nekoliko upotrijebljenih modela neuronskih mreža i regresijskih stabala odlučivanja. Na temelju provedenih testiranja na nizovima podataka, koji nisu bili uključeni u generiranje modela, utvrđeno je da se korištenim modelima mogu dobro nadomjestiti nedostajući nizovi podataka. The paper contains a hydrological analysis of the source region of the Gacka River. Standard statistical analyses of data series about the characteristic monthly and annual discharges and recession curve analyses were made. In order to complete the data series used in the analyses, data series were extended using machine learning methods, comparing and discussing the modelling results obtained from several neural network and regression decision tree models used. Based on the conducted testing of the data series that weren’t included in the model generation, it was identified that the models used can properly replace the missing data series.