[en] The traffic flow on road networks is dynamic in nature. Hence, a model for dynamic traffic flow estimation should be a very useful tool for administrations to make decisions aimed at better management of traffic. In fact, these decisions may in turn improve people's quality of life and help to implement good sustainable policies to reduce the external transportation costs (congestion, accidents, travel time, etc.). Therefore, this paper deals with the problem of estimating dynamic traffic flows in road networks by proposing a model which is continuous in the time variable and that assumes the first-in-first-out (FIFO) hypothesis. In addition, the data used as model inputs come from Automatic Number of Plate Recognition (ANPR) sensors. This powerful data permits not only to directly reconstruct the route followed by each registered vehicle but also to evaluate its travel time, which in turn is also used for the flow estimation. In addition, the fundamental variable of the model is the route flow, which is a great advantage since the rest of the flows can be obtained using the conservation laws. A synthetic network is used to illustrate the proposed method, and then it is applied to the well-known Nguyen-Dupuis and Eastern Massachusetts networks to prove its usefulness and feasibility. The results on all the tested networks are very positive and the estimated flows reproduce the simulated real flows fairly well.

[es] El flujo de tráfico en las redes viales es de naturaleza dinámica. Por lo tanto, un modelo para la estimación dinámica del flujo de tráfico debería ser una herramienta muy útil para que las administraciones tomen decisiones encaminadas a una mejor gestión del tráfico. De hecho, estas decisiones pueden a su vez mejorar la calidad de vida de las personas y ayudar a implementar buenas políticas sostenibles para reducir los costos externos de transporte (congestión, accidentes, tiempo de viaje, etc.). Por tanto, este artículo aborda el problema de la estimación de flujos dinámicos de tráfico en redes viales proponiendo un modelo continuo en la variable temporal y que asume la hipótesis de primero en entrar, primero en salir (FIFO). Además, los datos utilizados como entradas del modelo provienen de sensores de reconocimiento automático del número de placas (ANPR). Estos potentes datos permiten no solo reconstruir directamente la ruta seguida por cada vehículo registrado, sino también evaluar su tiempo de viaje, que a su vez también se utiliza para la estimación del flujo. Además, la variable fundamental del modelo es el caudal de ruta, lo que supone una gran ventaja ya que el resto de caudales se pueden obtener mediante las leyes de conservación. Se utiliza una red sintética para ilustrar el método propuesto, y luego se aplica a las conocidas redes Nguyen-Dupuis y Eastern Massachusetts para probar su utilidad y factibilidad. Los resultados en todas las redes probadas son muy positivos y los caudales estimados reproducen bastante bien los caudales reales simulados. lo cual es una gran ventaja ya que el resto de los flujos se pueden obtener usando las leyes de conservación. Se utiliza una red sintética para ilustrar el método propuesto, y luego se aplica a las conocidas redes Nguyen-Dupuis y Eastern Massachusetts para probar su utilidad y factibilidad. Los resultados en todas las redes probadas son muy positivos y los caudales estimados reproducen bastante bien los caudales reales simulados. lo cual es una gran ventaja ya que el resto de los flujos se pueden obtener usando las leyes de conservación. Se utiliza una red sintética para ilustrar el método propuesto, y luego se aplica a las conocidas redes Nguyen-Dupuis y Eastern Massachusetts para probar su utilidad y factibilidad. Los resultados en todas las redes probadas son muy positivos y los caudales estimados reproducen bastante bien los caudales reales simulados.