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。

项目展示与宣传：用于工业企业的展厅、展会等场合，向客户、合作伙伴、投资者等展示企业的实力、生产规模和产品特色。通过沙盘模型的演示，能够更生动地介绍企业的生产流程和优势，增强宣传效果，提升企业形象。

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