无处不在的应用程序的位置感知设备、轨迹数据可以收集到的车辆分布在城市道路网络。使用车辆GPS跟踪分析城市流动模式正逐步成为城市规划领域的一个新兴的话题,交通科学和地理。城市旅游流动往往显示了一个高水平的规律,它作为一个关键因素评估城市道路网络的功能和理性的空间结构和连接。揭示城市旅游的潜在模式迁移可以进一步为城市规划和管理提供有效的指导。

鉴于其丰富的时空信息,大型车辆轨迹数据已被广泛用于探索城市移动模式在最近的研究。然而,我们仍然面临着一些突出的挑战轨迹数据质量控制和预处理。提高数据质量,提高分析精度,该领域呼吁大规模的轨迹数据的新方法和框架,如缺失的数据归责,轨迹匹配算法,序贯模式和主题模式挖掘轨迹聚类,异常检测、下一个位置预测,不确定性分析、和偏见/错误数据识别和修复,也是必要的。

这个特殊的问题旨在邀请最近研究发现方法,数据分析和应用程序基于轨迹的最先进的城市旅游流动分析的城市和交通规划和管理。特刊强调小说的应用方法和方法用轨迹来推进我们扎根于城市流动规律的了解。我们邀请研究文章拟合的一般主题“城市流动分析使用大型车辆轨迹数据”,以及评论文章讨论的当前状态的艺术。我们也鼓励提交从范围广泛的研究领域相关的城市问题。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 数据质量分析和控制轨迹数据处理的不确定性和偏差/错误的应用程序
• 聚类方法对理解旅游流动轨迹的考虑时空特征
• trajectory-derived迁移之间的关系模式和城市结构或城市规划
• 发现旅游模式的居民从时空维度
• 建筑环境对旅游行为的影响轨迹数据
• 路由选择行为分析考虑交通、土地利用、道路因素
• 城市道路交通状态估计和预测网络
• OD(源和目标)分布估计,建模和预测