情景分析与方案评估：设定不同的规划情景，如不同的交通政策、土地开发强度等，通过模型运行分析各情景下的城市发展效果，评估方案的优劣。
考虑数据可用性和质量
模型的选择要与可获取的数据相匹配。如果数据丰富，包括详细的土地利用现状、交通流量统计、人口普查数据、经济指标等，那么可以选择较为复杂、对数据要求高的模型，如基于多源数据融合的城市系统动力学模型，它能够综合考虑多个因素之间的相互作用。
若数据有限，就要选择相对简单、对数据依赖程度低的模型。例如，在数据缺乏的情况下，一些基于经验公式或类比的简单模型可能更适用，如用简单的人口密度指标来初步估算土地需求。同时，要确保数据的质量，不准确或不完整的数据会影响模型的准确性和可靠性，在选择模型前需要对数据进行清洗和预处理。
关注模型的灵活性和可扩展性
选择的模型应能够适应城市规划中不断变化的需求和条件。例如，随着城市的发展，新的交通方式可能出现，土地利用模式可能改变，模型需要能够灵活地纳入这些新因素进行分析。如一些交通模型可以方便地添加共享单车、自动驾驶等新交通元素，这样的模型就具有较好的灵活性。
模型还应具备可扩展性，以便在规划范围扩大或研究问题深入时能够进行相应的扩展和改进。比如，从单一城市的规划模型扩展到区域协同规划模型，能够考虑城市之间的相互影响和资源共享。
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。