下载文档原格式
城市规划研究思路和研究框架示例研究思路城市规划研究的思路可以分为以下几个方面：1.背景分析：对城市的背景进行全面的调研和分析，包括城市的历史发展、地理环境、经济状况等，以深入了解城市的现状和存在的问题。
2.目标设定：根据背景分析的结果，明确城市规划研究的目标和方向。
例如，可以设定改善城市交通流动性、提升城市环境质量等目标。
3.数据收集：收集相关的城市数据，包括人口数量、用地分布、交通流量等数据，以支持后续的分析和决策。
4.问题识别：通过对城市现状和数据分析，确定城市规划中存在的问题，例如交通拥堵、环境污染等。
5.解决方案探索：针对问题进行解决方案的探索和研究，可以借鉴其他城市的成功经验，结合本地实际情况，提出可行的解决方案。
6.方案评估：对提出的解决方案进行评估，包括经济成本、社会效益等方面的考量，确定最适合的方案。
7.实施规划：将确定的规划方案进行细化，并制定实施的具体步骤和时间计划。
研究框架示例以下是一个城市规划研究的框架示例：1.引言研究背景研究目的和意义2.文献回顾国内外相关研究概况研究的理论基础3.数据收集和分析收集城市相关数据数据分析和整理4.问题识别城市规划中存在的问题问题的原因分析5.解决方案探索案例研究和借鉴提出可行的解决方案6.方案评估经济成本评估社会效益评估7.实施规划规划细化和制定实施步骤和时间计划8.结论总结研究的主要成果提出未来研究的展望希望以上提供的城市规划研究思路和研究框架示例能对您有所帮助。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析随着城市化进程的加快和人们生活水平的不断提高，城市宜居水平成为了评价一个城市发展水平的重要指标。
而要对城市的宜居水平进行评价，需要考虑多个方面的因素，包括环境质量、居住条件、经济发展、文化教育等多个方面。
为了更客观、科学地评价城市的宜居水平，本文将基于模糊综合评价模型对城市宜居水平进行建模与分析。
一、模糊综合评价模型介绍模糊综合评价是一种利用模糊数学理论对多种指标进行综合评价的方法。
它能够克服传统评价方法中对指标权重设置困难、主客观权衡不明显等问题，能够更全面、客观地评价事物的优劣势。
其基本思想是将各指标的评价值转化为模糊数，然后进行模糊综合评价，得出综合评价结果。
二、城市宜居水平评价指标要评价一个城市的宜居水平，需要考虑多个指标，包括但不限于：1. 环境质量：包括空气质量、水质、噪音污染等。
2. 居住条件：包括房价水平、住房供应、社区配套设施等。
3. 经济发展：包括城市GDP、就业率、收入水平等。
4. 文化教育：包括教育资源、文化设施、人文环境等。
5. 社会治安：包括犯罪率、社会秩序等。
6. 交通便利：包括道路畅通程度、公共交通覆盖率等。
三、城市宜居水平评价的模糊综合评价模型建立1. 确定评价指标及其量化首先需要确定要评价的城市宜居水平的指标，然后将这些指标进行量化。
环境质量可以使用空气质量指数AQI来表示；经济发展可以使用城市GDP、人均收入等指标表示；文化教育可以使用高等教育覆盖率、图书馆数量等指标表示。
2. 建立模糊矩阵将各指标的量化值构成模糊矩阵，矩阵的行代表各指标，列代表各级别，如优良中差等级。
每个指标对应的等级为其隶属度函数。
3. 确定权重通过专家问卷调查、层次分析法等方法，确定各指标的权重，即对城市宜居水平影响最大的指标。
4. 计算模糊矩阵隶属度函数使用模糊数学理论将各指标转化为模糊数，并计算各指标对各等级的隶属度函数。
5. 进行模糊综合评价将各指标的模糊数值代入模糊综合评价模型，得出城市宜居水平的综合评价结果。
数学建模在城市规划评估中的应用研究随着城市化进程的加速，城市规划成为了一个重要的课题。
如何科学有效地评估城市规划方案的合理性和可行性，成为了城市规划工作者们面临的挑战。
而数学建模作为一种重要的科学方法，正逐渐在城市规划评估中发挥着重要作用。
一、数学建模在城市规划评估中的基本原理和方法城市规划评估的目的是通过定量的分析和模拟，对城市规划方案进行评估和优化。
数学建模作为其中的一种方法，主要是通过建立数学模型，来对城市规划方案进行定量分析。
在进行城市规划评估时，首先需要明确评估的目标和指标体系。
比如，在评估一个城市新建小区的规划方案时，可以考虑人口密度、交通便利性、配套设施等指标。
然后，根据这些指标，建立相应的数学模型，通过模型对规划方案进行量化评估。
常见的数学模型包括线性规划模型、非线性规划模型、多目标规划模型等。
以线性规划模型为例，可以将城市规划问题转化为一个线性最优化问题，通过求解线性规划模型，得到最优的规划方案。
二、数学建模在城市规划评估中的具体应用1. 交通规划评估交通规划是城市规划中一个重要的方面，影响着城市的发展与繁荣。
数学建模可以应用于交通规划评估中，通过建立交通流模型、交通拥堵模型等，来评估不同的交通方案的效果。
例如，可以通过模型分析某条道路增设专用公交车道的效果，从而为交通规划提供科学依据。
2. 建筑物布局优化在城市规划中，建筑物布局的合理性对于人们的生活质量和城市形象有着重要影响。
数学建模可以用于建筑物布局评估中，通过建立建筑物间的空间关系模型，优化建筑物的布局。
例如，在商业区域中，可以通过模型选择最佳的商业建筑布局，以提高商业活力和城市形象。
3. 绿地规划评估绿地是城市生态建设中重要的组成部分，对环境质量和居民健康有着积极影响。
数学建模可以在绿地规划评估中发挥作用，通过建立绿地分布模型、空气质量模型等，来评估不同绿地规划方案的效果。
例如，可以通过模型分析绿地分布对环境质量的改善程度，为绿地规划提供科学指导。
Forum学术论坛 2016年8月179总账与UFO报表系统利用下的成本核算实现陕西省行政学院财务管理系 李娟摘 要：用财务软件进行成本核算一般是在成本管理或项目管理模块中完成的，但中小企业由于各方面的原因往往不购买这两个模块，而大多数高校在会计电算化教学中也较少涉及这两个模块。
对此，本文针对这种现实，提出了利用财务软件中的UFO报表管理系统，以及总账系统来完成企业成本核算的新方法。
关键词：UFO报表 总账系统 成本核算中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2016)08(c)-179-02成本核算是每个企业的重要工作，一般运用财务软件进行成本核算多在成本管理模块完成，但大多数高校在会计电算化实务教学中并不涉及成本管理模块，大多中小企业在购买财务软件时出于各方面的考虑也不购买成本管理模块；利用EXCEL 软件进行成本核算是很多中小企业的常用方法，但EXCEL 报表在使用方法和操作技巧上比较单一,很难满足财务管理的需求，同时也存在与财务软件数据兼容的问题。
企业在购买财务软件时总账与UFO 报表模块是必备的，UFO 报表具有利用账务函数从总账模块中取数的功能，可以提取任意科目的借、贷方发生额，累计发生额，余额等,还可以方便地查询分析总账系统中某个科目、某个部门或某个项目的实时或累计发生额，并通过报表的形式直观的显示出来；同样地，总账模块也可以利用报表取数函数从UFO 报表模块中提取报表上的数据，处于同一系统的总账模块和UFO 报表模块相互之间的数据顺利传递，实现数据的无缝对接。
因此，中小企业可以利用这一关系在用友总账和UFO 报表模块中建立成本核算模型，完成企业的成本核算。
1 成本核算模型的设计思路1.1 分配辅助生产费用在UFO 报表系统中设计辅助生产费用分配表，表中单元计算公式设计利用 UFO 报表的账务取数函数从总账模块的账簿中提取待分配的发生额，按照选定的辅助生产费用分配方法在UFO 报表中设计公式计算出分配结果；然后，利用总账模块中期末转账定义功能，定义辅助生产费用分配分录，其中金额公式的定义运用报表取数函数从UFO 报表中提取已计算好的辅助生产费用分配结果，生成当期辅助生产费用分配分录，并对转账生成的凭证进行审核、记账。
当代城市规划的仿真模拟技术研究在当代，城市规划越来越重要，随着城市化的不断发展，人们对城市规划的需求也越来越高。
为了更好的实现城市规划的效果，仿真模拟技术被广泛应用在城市规划领域中，以提高城市规划的准确性和适应性。
一、城市规划的现状与挑战城市规划在当前的所有人的瞩目下，日益发展，由于人口增长，新的城市成立和规模持续扩大，同时城市化推进的影响，使得城市规划逐步显现出了许多问题。
如何更好地发挥城市的凝聚力和引导作用；如何合理的规划种种的资源，例如经济，人力，物资以及环境等等；如何加强城市的管理，提高城市的能力。
在城市规划如此重要的时代背景下，越来越多的人们开始进行规划工作。
但是，传统的城市规划方法已经不能满足城市化快速发展的需要。
因此，必须采用新的技术和方法来规划城市，以适应不断变化的城市需求。
这正是仿真模拟技术的出现和发展的原因。
二、城市规划仿真模拟技术的意义城市规划仿真模拟技术，是一套基于计算机模型的虚拟世界，主要目的是为规划者和决策者提供城市规划的仿真和模拟方法。
在城市规划中，一些模拟数据的设定，让我们可以在复杂的场景下进行实时的演示，并随时调整不同数据的影响来优化规划效果。
这可以为城市规划提供更准确的数据支撑，降低规划工作的难度和复杂度，进一步提高规划效率。
同时，也可以为城市规划决策提供更好的参考和决策依据。
三、城市规划仿真模拟技术的实施城市规划仿真模拟技术的实施，需要经过一系列的工作来完成。
首先，必须根据城市规划的需要，建立起城市规划的仿真模型。
这需要规划工作者有丰富的实践经验和专业知识。
其次，需要借助计算机技术，进行仿真模拟的编写与软件开发，以支持各项城市规划数据的处理。
最后，再进行仿真模拟数据的验证和校准，在确保预测数据准确性的前提下，执行规划方案，以实现整个城市规划的成果。
城市规划仿真模拟技术的实施，还需要充分考虑城市规划的复杂性和多元性。
城市的生态和社会结构、经济和文化背景等都是直接影响城市规划的因素。
城市规划中的数据分析技术的使用技巧随着科技的发展和城市化进程的加快，城市规划越来越需要数据分析技术的支持。
数据分析技术是运用统计学和计算机科学的方法，解析数据、提取信息、发现模式和结构的过程。
在城市规划中，数据分析技术能够帮助规划师更好地了解城市的现状和未来趋势，提高规划决策的科学性和有效性。
本文将介绍城市规划中常用的数据分析技术，并探讨其使用技巧。
一、地理信息系统（GIS）地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理信息与数量信息相结合的技术工具。
它能够将不同规模、不同属性的地理数据进行整合、管理和分析，并以图形化的方式呈现。
在城市规划中，GIS技术能够帮助规划师快速获取地理数据，进行空间分析和模拟，从而评估和优化城市规划方案。
在使用GIS技术进行城市规划中，有几点技巧值得注意。
首先，规划师需要明确数据的目标和需求，确定需要收集的空间数据和属性数据。
其次，规划师应该选择合适的数据源和数据格式，确保数据的完整性和准确性。
并且，规划师需要熟练掌握GIS软件的操作方法和功能，了解各种空间分析工具的使用原理。
最后，规划师需要合理进行数据的整合和可视化呈现，以便更好地理解和交流结果。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是一种从大规模数据集中自动发现模式、关系和信息的方法。
它通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术，对城市数据进行深入分析，发掘出隐藏在数据背后的规律和趋势。
数据挖掘技术在城市规划中的应用，能够为规划师提供更全面、精确的数据支持，为决策提供科学依据。
数据挖掘技术的使用技巧主要包括以下几点。
首先，规划师需要明确分析的目标和问题，确定需要挖掘的变量和数据集。
其次，规划师应该选择合适的数据挖掘算法和模型，进行特征选择、数据预处理和模型训练等环节。
并且，规划师需要熟悉数据挖掘工具和软件的使用方法，能够对模型的结果进行解读和评估。
最后，规划师需要将数据挖掘的结果与实际情况相结合，进行交叉验证和实地考察，验证模型的准确性和可靠性。
写城市规划论文常用的18种研究方法写城市规划论文常用的18种研究方法：调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。
调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。
调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。
观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。
在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。
②启发人们的思维。
③导致新的发现。
实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。
其主要特点是：第一、主动变革性。
观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。
而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。
第二、控制性。
科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。
第三，因果性。
实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。
文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。
其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。
②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析城市宜居性是指城市环境中的各种综合因素，如自然环境、社会经济、文化氛围、居住条件等，以及市民公众对城市的满意程度。
宜居城市既有良好的物质居住条件，也有清新的空气、优美的景观和便捷的交通便利等方面的优势，同时，宜居城市还具备生态和环境优美的特点。
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析，可以帮助我们更全面、更深入地研究城市的宜居水平，对提高城市居民的生活质量及城市建设发展起到积极的促进作用。
本文将从以下几个方面介绍基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析。
一、模糊综合评价模型的基本概念模糊综合评价模型是一种将模糊数学方法与综合评价方法相结合的方法，它将实际问题描述为一个多指标、多层次的系统，通过建立数学模型，对指标和权重进行分析和综合，从而得出综合评价结果。
模糊综合评价模型的基本流程包括：确定评价对象、确定评价指标、建立评价模型、确定评价方法和进行模型分析。
二、城市宜居水平评价指标体系的建立在建立城市宜居水平评价指标体系时，需要考虑城市宜居性的综合性、多层次性、多维度性等特点，同时应尽可能反映城市宜居性的客观性和主观感受。
常用的城市宜居水平评价指标体系包括以下方面：1.自然环境指标：空气质量、水质量、绿化覆盖率、城市花园水平等。
2.生活质量指标：居住环境、公共服务、医疗卫生、教育水平、文化气息等。
3.社会经济指标：经济发展、社会保障、就业形势、收入水平、城市管理等。
建立了城市宜居水平评价指标体系后，需要对各指标的权重进行确定，以便对城市宜居水平进行综合评价。
在建立城市宜居水平综合评价模型之前，需要对上述指标进行量化处理，即将各指标转化为具有一定区间范围的数值，以便于进行比较和分析。
一般常用的量化方法包括层次分析法、正态分布法等。
建立城市宜居水平综合评价模型，主要是利用模糊综合评价模型进行建模。
模型的建立流程包括：确定评价对象、确定评价指标、建立评价模型、确定评价方法和进行模型分析。
洞悉城市现状：反演、模拟、分析与案例——城乡规划现状综合分析模型建设与应用何莲娜，黄晓春，吴兰若摘要：城市建设的快速扩张、信息技术的不断发展、政府部门的资源交互，以及大数据时代以移动互联网和传感器网络为载体的社会化数据等，都为城乡规划编制部门对于规划资源获取和积累、把握城市建设发展的现状情况创造了极好的条件。
然而目前，针对规划编制部门进行规划空间数据资源的深度应用，实现规划编制与管理的科学决策的成功案例在全国并不多见。
本文关注点在于在城乡规划行业呼唤变革的时代，在“互联网+”与大数据带来巨量数据与创新技术冲击的当下，如何基于规划决策支持的理念，有效利用计算机软硬件技术、网络技术、数据库技术及地理信息系统（GIS），变革传统的现状资料收集与分析的方法与模式，构建现状综合分析模型体系，选择有效的模型算法，研发适用的规划决策支持系统，实现城乡规划数据资源的高效整合与深度利用，提高城市现状问题分析的科学性和规范性以及分析结果准确性和通用性，加速新技术在城乡规划行业的广泛应用。
关键字：规划信息化规划决策支持现状综合分析规划支持模型微观模拟地理信息系统1 引言城乡规划是综合性、实践性极强的工作。
对城市现实状况把握的准确与否是规划能否发现现实中的核心问题、提出切合实际的解决办法，从而真正起到指导城市发展建设关键作用的基础。
因此现状数据的收集、分析与应用是城乡规划编制的重要环节。
近年来随着大数据、云计算、自媒体等新技术的迅速发展，以及政府各部门之间数据共享机制和数据交换平台的建立，为我们获取多源的现状数据提供了条件。
面对大数据时代带来的丰富多样的数据新环境，计算机技术迅猛发展带来的技术新常态，以及“互联网+”推动的跨界融合产业新模式，如何利用有效的、创新的、可行的规划支持模型，传承城乡规划基本理论精髓，变革规划方法，创新规划思路，为城乡规划的现状调研和现状分析提出系统科学的解决方案是本文的关注点。
2 研究背景与目的意义规划支持模型是以城市科学、地理学、经济学等学科作为理论基础，以计算技术、地理信息系统、遥感和虚拟现实技术作为技术支撑建立的反映城市与区域发展规律的模型。
其研究和开发的主要目的是用客观量化的方法模拟城市动态生长的现象、总结其发展规律和趋势，并预测未来，为城市规划决策提供科学分析的工具。
规划支持模型是开展现状综合分析必不可少的技术手段和主要发展方向，国内外热衷于城市定量研究的机构和学者已经建立用于规划实践的规划支持模型，并进行了较多的理论探索和案例研究，如Lowry模型，Clark模型等。
至20世纪80年代后，土地利用、交通、环境一体化的综合模型也在实践应用中逐渐走向了成熟（图1）。
这些研究在提高规划的编制效率和科学性等方面具有一定的优势，但也存在问题，主要表现在：图1 规划支持模型发展脉络图第一，缺乏完整的针对城乡规划现状综合分析的规划支持模型框架体系。
已有研究多是对应特定的规划类型或规划专题的独立规划支持模型，在研究深度上以大空间范围，中宏观尺度，粗颗粒的模型研究为主。
而对于针对城乡规划各类规划要素现状综合分析的规划支持模型，缺乏微观尺度上的系统探讨。
第二，缺乏可操作的用于城乡规划现状综合分析的规划决策支持系统建设与应用实践。
在我国规划实践中，采用国外软件模型支撑规划研究，或自主开发建设规划模型辅助城市研究已有相关探索，但通过规划支持系统的建设，系统性地实现城乡规划现状分析，并用于规划实践中的成功案例还较为缺乏。
面向规划支持系统应用的数据库、模型库和系统平台的统筹建设方法研究尚不深入。
在此背景下，开展城乡规划现状综合分析模型建设与应用研究，目的在于在理论上研究建立一套适合我国城乡规划现状问题分析的规划支持模型体系，并在实践上普及和推广规划支持技术应用，实现行业信息化工作的整合发展与变革创新。
3 技术思路与实施路径3.1 技术思路大数据时代是一个用数据说话，用互联网思维思考，用信息图表达的时代。
大数据技术环境在云计算、移动互联网、社交网络、物联网等新兴信息技术的推动下逐渐趋向成熟，创造出繁荣的数据景象。
数据是丰富规划业务的驱动力，数据的价值已得到各行各业的普遍共识。
数据从获取，到变成可利用资源，再到精彩的数据应用方法来解决特定规划问题，最后到应用成果的推广与营销，是一个全生命周期的过程。
其中将数字变成数据，将数据变成知识的核心是数据挖掘，而数据挖掘是通过规划决策支持来实现的。
本研究在综合运用理论研究、文献回顾、问卷调研、深度访谈、关键技术研究、应用案例分析等方法，回顾和剖析规划信息化和规划支持系统发展过程与问题的基础上，结合我国城乡规划编制对于现状分析内容结构、方法和深度的要求，构建了面向城乡规划的现状综合分析模型框架体系，开展了适合我国规划业务工作的现状综合分析体系建设和各类定量分析的算法研究，研发了模型系统，并将体系建设和模型算法的成果在典型规划任务中加以应用实践，对其进行验证和完善（图2）。
图2 技术路线示意图3.2 实施路径3.2.1 构建面向城乡规划的现状综合分析模型框架体系面向城乡规划的现状综合分析模型框架体系是基于大量资料整理和文献调研，通过多学科多专业的系统性分析，深入剖析规划编制与管理对现状分析过程中信息资源特点和业务内容的要求所建立的。
该框架体系将城乡规划现状问题分析的理论方法、数学算法与空间数据资源紧密结合，从而实现了与城乡规划业务工作的紧密关联。
该框架体系可分为两个层次，六十七个子模型（图3）。
两个层次分别为单项分析层和综合分析层。
单项分析层侧重单要素逐项分析，聚焦特定规划专题内容，分为基础地理与区位分析，人、地、房、经济现状分析，和现状专题分析三大板块，进一步可细分为自然地理、区位条件、适宜性、人口专题、用地专题、建筑专题、经济专题、住房专题、公共服务设施专题等主题。
其中自然地理、区位条件、适宜性等主题所涉及的规划支持模型关注对自然资源、地形地貌、气候气象、水文地质等自然地理条件，行政区位、规划区位、交通区位、经济区位、文化区位等区位特征，以及各类城市限建要素进行综合分析和建设适宜性评定。
人口专题立足于从自然人的微观尺度，对各类实有人口和就业人口进行空间分布模拟，动态变化趋势分析，人口结构、重心、集中度分析，以及人口与用地功能、用地需求之间匹配度的分析，是掌握人口时空特征，合理利用人力资源，有效开展城市公共资源配置的关键。
用地和建筑专题分别以用地和建筑为数据承载单元，将用地规模、用地性质、用地强度、土地利用类别、土地权属、建筑规模、建筑高度、建筑年代、居住人口结构、就业人口结构、交通出行负荷、市政设施负荷、地价、房价等来自于规划、国土、测绘、人口普查、经济普查、交通调查、市政调查、房地产市场调研等各方面的多时项信息，利用规划支持模型分别聚合到用地和建筑尺度中，进而开展一系列的空间统计和动态演变分析，为客观掌握城市建设发展方向，衡量各类用地建设强度、人口容量和基础设施负荷，进而开展城乡规划实施评估提供技术支撑。
经济专题关注对研究区域内的经济量、产业结构、地方财政收支等社会经济数据进行数理统计分析，对区域优势产业、产业竞争力进行判别，对居民生活水平进行综合分析，从而提升社会经济发展现状分析的科学性和准确性。
城市住房、公共设施、交通设施、市政设施专题则以层次分析法为核心，从政府供给和百姓需求两个角度，为民生设施的评估与选址提供技术方案。
图3 城乡规划现状综合分析模型框架体系结构图综合分析层侧重于多要素交叠分析，聚焦专题互动关系，包括多尺度复合维度数据生产模型、区位优势与适宜性分析模型、现状用地综合效益评价模型、用地需求与总量预测分析模型、城市建设成熟度综合评价分析模型等方面的内容。
各个子模型之间并不是简单的拼贴，部分子模型运行结果也即是另一部分子模型运行的输入端，单向分析子模型运行结果可组合作为综合分析子模型的输入端，综合分析子模型的输出端又可反哺作为某些单项分析子模型的输入端。
各子模型之间紧密承接，互为关联，构成开展复杂城市定量研究的有机整体。
3.2.2 确定城乡规划现状问题单项分析与综合分析的数学模型算法现状综合分析模型框架体系中所包含的六十七个规划支持模型，按照其模型算法实现的技术特点，可梳理为基础地理空间计算、经典借鉴型模型算法、实践归纳型模型算法，以及创新探索型模型算法，为进一步将规划新技术应用由传统的数据服务转向知识服务奠定了扎实的基础。
基础地理空间计算是运用基本的空间统计分析和数理统计分析方法，以及与分析对象有关的理论知识，设计分析方案、搜索整理资料，进而开展的一项基础性研究工作，目的在于提质增效。
如“多尺度复合维度数据生产模型”（图4），将研究范围内分为若干连续的小单元，如格网，或交通分区，或地理编码单元，或自定义单元等，通过空间叠加分析将人口、用地、建筑、专题等多维度属性信息传递给数据承载单元。
其中文本信息采用传递算法，或按用户需求自定义合并算法，数值信息采用统计汇总算法。
成果为具有复合属性信息的不同空间尺度的数据承载单元空间数据，以及各类分析图统计表等。
该模型已在多城市同尺度格网数据生产和对比分析中发挥重大作用。
图4 多尺度复合维度数据生产模型成果分析图示例经典借鉴型模型算法是对与城乡规划密切相关领域，如地理、人口、经济等领域中成熟经典的、与规划紧密结合的，且实操性较强的数学模型算法的借鉴，目的在于继承与传播。
如“人口重心分析模型”用于模拟某个时间点，或者某一段连续的时间序列中，规划范围内的某类型人口重心的空间位置，或人口重心的演变路径。
再如“区域优势产业判别分析模型”通过计算区位熵，即区域规模优势指数，来反映产业优势劣势，用以衡量产业的聚集程度、专业化程度等，从而对产业结构、产业布局以及区域经济发展作出评价和政策建议。
实践归纳型模型算法是通过大量规划实践，在规划行业内被广泛采纳、简单实用的定量分析方法，其中以情景分析和指标分析法为典型代表，目的在于对工作经验的归纳与发扬。
如“人口空间分布模拟模型（指标计算法）”通过设定不同空间区域（旧城、中心城、新城、村镇等）、不同居住用地类型（一类、二类、三类等）、不同建设年代的人均居住建筑面积标准，结合居住建筑空间分布和属性特征，通过模型计算生成不同情景下的人口微观空间分布模拟成果。
以北京市金融街办事处居住人口空间分布为例（图5）。
(a) 街道办尺度常住人口大平均分布 (b)平均指标：人均居住建筑面积30㎡（c ）平均指标：人均居住建筑面积70㎡ （d ）复合指标：R1为100㎡，R2为35㎡图5 人口空间分布模拟模型（指标计算法）成果分析图示例（1点=5人）创新探索型模型算法是针对某些难以解决的规划命题，尝试用创造性数据应用理念和方法深入研究并实现，目的在于创新与探索。
