ドライバーの認知的衰退と疲労は、ライドシェアリングプラットフォームの全体的な効率に大きな影響を及ぼす。本研究では、ランダムに活性化されるニューラルネットワークを用いて、ドライバーの動的割引満足化(DDS)ヒューリスティックをモデル化し、ドライバーの最終的な乗車決定を予測する。