经济模型：分析城市经济活动的空间分布和相互关系，投入产出模型可以研究不同产业之间的投入与产出关系，以及对城市经济增长的贡献，有助于制定产业发展规划和政策。
政策制定：评估不同城市政策的实施效果，如税收政策、住房政策等对城市发展的影响。通过模型分析政策对人口流动、经济发展、社会公平等方面的作用，为政策的制定和调整提供支持。
明确规划目标和问题
首先要清晰界定规划的具体目标，如促进经济增长、改善交通拥堵、提升环境质量、优化土地利用等。不同的目标需要不同类型的模型来支持决策。例如，如果目标是优化土地利用，那么土地利用模型会是重点考虑的对象；如果是解决交通拥堵问题，交通模型则更为关键。
深入分析规划中面临的核心问题，例如是对城市未来人口增长的预测不准确，还是对现有基础设施承载能力的评估不清晰等。针对这些问题，选择能够准确模拟和解决相应问题的模型。比如，对于人口增长预测问题，可选用人口预测模型，如基于历史数据的时间序列模型或考虑经济、社会因素的多元回归模型。
考虑模型的易用性和成本
模型的操作和使用应相对简单，容易被规划团队理解和掌握。对于复杂的模型，需要专业的技术人员进行操作和维护，这可能会增加规划成本和时间。如果规划团队技术能力有限，那么选择易于上手的模型更为合适，如一些可视化的城市规划软件，操作界面友好，能够快速生成规划方案和分析结果。
考虑模型的获取成本、开发成本以及运行成本。一些商业模型可能需要购买许可证，成本较高；而一些开源模型虽然免费，但可能需要投入一定的开发力量进行定制和优化。同时，运行复杂模型可能需要高性能的计算机硬件支持，这也会产生一定的成本。要根据规划项目的预算和资源情况，选择性价比高的模型。