问题定义与目标设定：明确规划问题，如缓解交通拥堵、优化土地利用等，并确定模型的目标，如预测未来十年的人口分布变化。
数据收集与整理：收集包括地形地貌、人口、经济、交通、土地利用等多方面的数据，并进行清洗、转换和整合，确保数据的准确性和一致性。
模型校准与验证：利用历史数据对模型进行校准，调整参数使模型输出与实际情况相符，然后用独立的验证数据评估模型的准确性和可靠性。
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。
工业规划与设计：在工业项目的规划阶段，通过制作沙盘模型，可以帮助设计师和决策者直观地评估不同布局方案的优缺点，优化工厂布局、工艺流程等设计，提前发现潜在问题并进行调整，减少实际建设中的风险和成本。