Fuzzy logic in controlling the forest fire - level forecast warning signage

  • Affiliations:

    1 Institute of Information Technology, Vietnam Academy of Science and Technology, Vietnam
    2 Falcuty of Electro - Mechanics, Quang Ninh University of Industry, Vietnam
    3 Falcuty of Electrical Engineering, Electric Power University, Vietnam
    4 HUS High School for gifted students - Vietnam National University, Hanoi, Vietnam

  • *Corresponding:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Received: 2nd-June-2020
  • Revised: 3rd-Aug-2020
  • Accepted: 31st-Aug-2020
  • Online: 31st-Aug-2020
Pages: 126 - 136
Views: 1926
Downloads: 1065
Rating: 5.0, Total rating: 105
Yours rating

Abstract:

Forest fires are always a problem around the world because of its great harm. Especially in Vietnam, the prevention and detection of forest fires are mainly based on the patrolling forest rangers; the warning board is not automatically controlled. In this article, we will present the design of an automatic controller, which was applied fuzzy logic to control the forest fire - level forecast warning signage. The controller relies on regional meteorological information to control the signage on the spot, and to directly inform the manager about the forest fire forecasting situation via text message. The experienced results of some forest protection units in Thai Nguyen prove that the application of fuzzy logic has met the requirements of the forest protection sector in improving the forest fire forecasting system.

How to Cite
Vu, Q.Thi, Pham, M.Ngoc, Dang, C.Manh, Vuong, H.Huy, Duong, H.Duc, Bui, T.Thi, Dang, T.Thanh, Vu, M.Tien and Vu, D.Minh 2020. Fuzzy logic in controlling the forest fire - level forecast warning signage (in Vietnamese). Journal of Mining and Earth Sciences. 61, 4 (Aug, 2020), 126-136. DOI:https://doi.org/10.46326/JMES.2020.61(4).14.
References

Bùi Quốc Khánh, Nguyễn Văn Liễn, (2007). Cơ sở truyền động điện. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật. Hà Nội.

Himanshu Singh, Yunis Ahmad Lone, (2019). Deep Neuro - Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry. Apress.

Nguyễn Doãn Phước, (2004). Lý thuyết điều khiển tuyến tính. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật. Hà Nội.

Phan Xuân Minh và Nguyễn Doãn Phước, (1997). Lý thuyết điều khiển mờ. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật. Hà Nội.

Sivanandam, S. N., Sumathi, S., and Deepa, S. N. (2007). Introduction to fuzzy logic using MATLAB (Vol. 1). Berlin: Springer.

Số liệu thống kê lâm nghiệp, (2002). Tổng cục thống kê.

Trần Xuân Minh và Đỗ Trung Hải, (2016). Điện tử công suất. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật. Hà Nội.

Vnexpress, (2020). Https://vnexpress.net/vi-sao-chay-rung-australia-toi-te-nhat-nhieu-thap-ky-4038674.html

Vũ Tiên Sinh , Vũ Thị Quyên , Đặng Văn Đức , Lê Ngọc Huân , Phạm Ngọc Minh , Trương Thị Hương, (2020). Thiết kế hệ thống IoT hỗ trợ định hướng thông tin cho người dùng . Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(1), 37 - 46.