La predicción del flujo de tráfico a corto plazo es un componente importante para el desarrollo de aplicaciones proactivas en los sistemas inteligentes de transporte (ITS). En especial es importante para los sistemas de control y gestión de tráfico dado que estos mejoran la eficacia y seguridad de las operaciones de tráfico, pero debido a la naturaleza estocástica del proceso que gobierna el flujo de tráfico, es una tarea desafiante encontrar algoritmos de predicción que sean precisos y robustos. La tarea se complica más debido a la falta de disponibilidad de datos en gran parte de los sistemas de transporte de los países en vías de desarrollo. La presente tesis propone y estudia un método de predicción de flujo de tráfico a corto plazo basado en el filtro de Kalman y la transformada wavelet discreta con una base de datos limitada de dos días de observación. El análisis ...