公共卫生目前受到COVID-19疫情的严重威胁。COVID-19感染已蔓延到大多数国家，但某些地区的感染和伤亡人数高于其他地区。目前还不清楚具体是什么导致了这些差异。这促使我们调查空气污染物、计量指标与COVID-19病例和死亡之间的关系。收集每日空气污染、气象和COVID-19感染病例数据，预测呼吸道伤亡。在本研究中，我们评估了空气污染和计量指标对呼吸道感染伤亡的影响。首先，我们评估了空气污染和计量参数如何与呼吸道感染传播相关。我们的研究结果强调，温度、风速和颗粒物(PM2.5)与呼吸道病毒传播呈正相关。在本研究中，人工神经网络(ERF-ANN)模型中的增强正则化函数预测呼吸损伤。研究发现，ERF-ANN模型在预测呼吸系统伤亡时误差最小。我们认为呼吸道感染的传播倾向于低温和污染的空气。该系统将根据慢性病患者所处的环境，尽早发出警报，并通知所有疾病组。
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