情景分析與方案評估：設定不同的規劃情景，如不同的交通政策、土地開發強度等，通過模型運行分析各情景下的城市發展效果，評估方案的優劣。
考慮數據可用性和質量
模型的選擇要與可獲取的數據相匹配。如果數據豐富，包括詳細的土地利用現狀、交通流量統計、人口普查數據、經濟指標等，那么可以選擇較為復雜、對數據要求高的模型，如基于多源數據融合的城市系統動力學模型，它能夠綜合考慮多個因素之間的相互作用。
若數據有限，就要選擇相對簡單、對數據依賴程度低的模型。例如，在數據缺乏的情況下，一些基于經驗公式或類比的簡單模型可能更適用，如用簡單的人口密度指標來初步估算土地需求。同時，要確保數據的質量，不準確或不完整的數據會影響模型的準確性和可靠性，在選擇模型前需要對數據進行清洗和預處理。
關注模型的靈活性和可擴展性
選擇的模型應能夠適應城市規劃中不斷變化的需求和條件。例如，隨著城市的發展，新的交通方式可能出現，土地利用模式可能改變，模型需要能夠靈活地納入這些新因素進行分析。如一些交通模型可以方便地添加共享單車、自動駕駛等新交通元素，這樣的模型就具有較好的靈活性。
模型還應具備可擴展性，以便在規劃范圍擴大或研究問題深入時能夠進行相應的擴展和改進。比如，從單一城市的規劃模型擴展到區域協同規劃模型，能夠考慮城市之間的相互影響和資源共享。
考慮模型的易用性和成本
模型的操作和使用應相對簡單，容易被規劃團隊理解和掌握。對于復雜的模型，需要專業的技術人員進行操作和維護，這可能會增加規劃成本和時間。如果規劃團隊技術能力有限，那么選擇易于上手的模型更為合適，如一些可視化的城市規劃軟件，操作界面友好，能夠快速生成規劃方案和分析結果。
考慮模型的獲取成本、開發成本以及運行成本。一些商業模型可能需要購買許可證，成本較高；而一些開源模型雖然免費，但可能需要投入一定的開發力量進行定制和優化。同時，運行復雜模型可能需要高性能的計算機硬件支持，這也會產生一定的成本。要根據規劃項目的預算和資源情況，選擇性價比高的模型。
