Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2018 ; La disminución de costos de la tecnología ha permitido dotar masivamente de dispositivos de localización a los vehículos, incrementado la disponibilidad y recolección de información de posicionamiento global (GPS). Debido a lo anterior, se han desarrollado nuevas metodologías que permiten, a partir de este tipo de datos, enfrentar de mejor manera el problema de la estimación de tiempo de viaje para flotas de vehículos. Sin embargo, la implementación de estos métodos requiere de altos volúmenes de información. Con el fin de enfrentar el problema de volumen de datos, en este trabajo se plantea una metodología que permite realizar estimaciones de tiempo de viaje cuando se posee información de posicionamiento GPS limitada. Para ello, se incorpora información asociada al tiempo de viaje de vehículos en ejes paralelos. El método es evaluado usando información GPS generada por el sistema de transporte público Transantiago. Las pruebas se realizan utilizando modelos de regresión lineal, regresión de vectores de soporte y redes neuronales. Los resultados indican que la información de tiempo de viaje en ejes paralelos permite mejorar las estimaciones si se escoge apropiadamente los ejes a utilizar. Además, el uso exclusivo de información de ejes paralelos permite obtener buenas estimaciones cuandono se posee información actual del eje en cuestión.