智能城市规划是一个复杂的过程，需要考虑到多种因素，如人口结构、社会经济环境、交通状况等。人工智能可以通过大数据分析和模拟技术，快速地预测和优化城市规划方案。以下是几种可能的应用方式：

1. 大数据分析

人工智能可以通过大数据分析技术，对城市进行实时监测和数据采集，帮助城市规划人员更好地了解城市的状况和需求，制定出更加科学和合理的规划方案。这种方法可以从多个角度和层面分析城市数据，揭示潜在的规律和趋势，为城市规划提供有力的支持。

2. 模拟技术

人工智能还可以通过模拟技术，预测城市发展的趋势和变化。这种技术可以在虚拟环境中模拟城市的各种场景和情境，帮助城市规划人员预测和评估不同的规划方案可能带来的影响和结果。通过模拟技术，城市规划人员可以更好地应对未来的挑战。

3. 交通流量预测

深度学习模型可以根据历史交通数据，预测未来的交通流量和拥堵情况，帮助规划者优化交通方案，缓解城市交通压力。这种方法可以提高交通管理的效率和准确性，减少交通拥堵和排放污染。

4. 空气质量监测

通过分析空气质量传感器数据，深度学习模型可以预测污染物的浓度，并提供相应的预警信息，帮助规划者制定环境治理措施。这种方法可以及时发现和解决环境问题，提高城市的环境质量和居民的生活质量。

5. 地质灾害预测

通过对地质数据进行深入学习，深度学习模型可以预测地质灾害发生概率和影响范围，为城市规划者提供灾害防控决策支持。这种方法可以提前做好灾害预防和应对准备，减少灾害对城市和居民的影响。

综上所述，虽然辅助脚本能够为智能城市规划提供多样化的社会经济预测模型，但仍面临数据隐私和信息安全问题等挑战。因此，我们需要在应用人工智能技术的同时，加强数据隐私保护和信息安全管理，确保技术应用的公正性和透明度。