除了負載，還有多種其他參數可以作為機器學習模型的輸入，以進一步提高決策的公平性。例如，社會經濟特徵（如收入水平、年齡、住房類型等）可以用來評估不同社區在負載削減過程中可能面臨的影響。這些特徵可以幫助模型識別哪些社區可能會受到不成比例的影響，從而在制定負載削減決策時考慮到公平性。
此外，地理信息（如社區的地理位置、交通便利性等）也可以作為輸入參數，這有助於理解不同地區在緊急情況下的脆弱性。通過將這些多樣化的特徵納入機器學習模型，系統可以更全面地評估負載削減的影響，並制定出更具公平性和經濟性的決策。這樣的做法不僅能夠提高決策的準確性，還能促進社會的整體公平性。